新しい動的情報処理モデルの提案とその有用性

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概要

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従来型ニューラルネットワークモデルは均衡系のモデルなので、その応用にはローカルミニマム問題が障壁となってきた。しかし、近年になってこの問題に対してさまざまな解決策が提案されてきた。その一つは、単一モデル自体に動的情報処理能力を持たせたカオスニューラルネットワークである。最近、このかおすにゅーらるねっとわーくを用いて、組み合わせ最適化問題を高精度に解いた報告がされるようになり、その動的情報処理能力の有用性が知られてきた。しかし、これらのモデルの性能はシステムパラメータに対してあまりに敏感すぎた。このことは安定した高性能システム構築のためにシステムパラメータの同定が困難であることを示している。本論文では、カオス応答を示す単一素子モデルを提案し、組み合わせ最適化問題に適応し、システムパラメータの対するロバスト性を調べることによって、モデルの有用性を検討する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-03-27

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