ラグランジェ調整項を用いたホップフィールドニューラルネットの理論解析とシミュレーション
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概要
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著者らは、以前、ホップフィールドニューラルネット(NN)により組合せ最適化問題を解くとき、エネルギー関数として拡大ペナルティ関数を用いたラグランジェ調整型NNを提案したが、ペナルティ係数rの値が、小さい時の実行可能解への収束特性が、問題毎に異なることが指摘されてきた。本論文では、一次と二次の目的関数をもつ線形制約付き組合せ問題の中から代表的な問題を選び、ラグランジェ調整型NNによるシミュレーション実験を行い、一次目的関数では、任意のr&ge0に対して実行可能解に収束すること、二次目的関数では、実行可能解に収束するラグランジェ乗数が存在するためのrの範囲があることを数値的に明らかにした。また、比較的理論解析の容易なWTA(winner-takes-all)問題に対して、上記事実を理論的に導出した。
- 1996-02-03
著者
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