相互結合型神経回路による線形制約付き最適化問題の解法
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概要
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Hopfiledらは対称な相互結合を持つ神経回路を提案し, それを用いて最適化問題を解くことができることを示した. Hopfiledモデルを用いた最適化問題の解法とは, 本質的には, 無制約の2次関数の最適化に等しい. そのため, 制約がある最適化問題を解く場合には, ペナルティ法を用いて無制約最適化問題に変換する必要がある. しかし, ペナルティ法には, ペナルティパラメータの客観的設定法が存在しないという欠点を持つ. そこで, 本論文では, Karush-Kuhn-Tacker条件を満たすように素子の値を更新することにより, ペナルティパラメータの設定の必要のない, 解を求める手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
-
石井 直宏
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
山内 康一郎
名古屋工業大学知能情報システム科
-
石井 直宏
愛知工業大学
-
石井 直宏
愛知工業大学大学院 経営情報科学研究科
-
石井 直宏
名古屋工業大学
-
石井 直宏
名古屋工業大学大学院 電気情報工学専攻
-
太田 幹也
名古屋工業大学 知能情報システム学科
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