Inverse Delayedモデルを用いたニューラルネットワークによる最適化問題解法
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概要
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これまでの神経回路網モデルは、神経細胞が静止状態と興奮状態の2つの状態をとることを基本としており、神経細胞が臨界状態にあることが回路の機能や動作にどのような影響をもたらすのかについて十分な議論がなされているとは思えない。我々は臨界状態に設定された神経回路を明確に記述できるInverse Delayed(ID)モデルを提案している。本稿ではこのIDモデルの負性抵抗性領域を設定できる特徴に着目し、ニューラルネットワークで最適化問題を解く時に問題となる極小値の回避に使うことを検討した。その結果、極小値の状態を負性抵抗領域内に設定することで静止状態の時のみ正解となるようなネットワークを実現できることを示す。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
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