カオスニューラルネットを用いた想起モデルに関する研究
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概要
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パラメタ制御を伴うカオスニュ-ラルネットワ-クを用いた自己想起モデルが提案される.このモデルが従来の想起モデルで問題とされてきた偽パタンへの収束を回避し,確実に埋め込みパタンを想起すること,また従来のモデルよりも高い記憶率を有することが,計算機シミュレ-ションにより見出された.また,同じモデルを用いて,巡回セ-ルスマン問題の解法を行なった結果,ボルツマンマシンのアニ-リングに対応するパラメタ制御の効果により,従来の探索モデルよりも確実に,かつ速く最適解を探索できることが見出された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-24
著者
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