相互結合型ニューラルネットワークにおけるしきい値ゆらぎの効果

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概要

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人工ニューラルネットワークの応用として、エネルギー関数を用いたある種の組み合わせ最適化問題の解法を行う場合、解が局所解へトラップされるという問題をもつ。また、それらに採用されているニューロンの応答特性関数は時間的に不変なものが多い。しかし、現実のニューロンにおいては、膜電位の新道などによって、その応答特性が規則的にゆらいでいることが観測されている。そこでニューロンにおける規則的なゆらぎの効果を明らかし、また解の局所停留性を回避する試みのひとつとして、ニューロンモデルのしきい値にゆらぎを導入する手法を提案し、これまでに階層型ニューラルネットワークにおける効果を明らかにしてきた。本研究では、しきい値ゆらぎを相互結合型ニューラルネットワークへ適用し、巡回セールスマン問題(TSP)を例題とした計算機実験によって、その性能評価の解析を行った。
1995-03-27

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