カオス注入型Hopfield NNの並列化に関する研究
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概要
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組み合わせ最適化問題を解くHopfield Neural Networkにノイズを注入する方法が提案されており,なかでも,ロジスティック写像で得られるカオスノイズの3周期窓付近が最もよい性能を得られると報告されている.しかし,ノイズを注入したネットワークでも,同じ解に陥ってしまったり,同じ解を何度も見つけるなどの問題点がある.本研究では,多くの良い解を求めるためにカオスノイズを注入したHopfield NNの並列化を行なう.シミュレーション結果より,広範囲にわたるエネルギー関数の探索を行ない,多くの最適解付近の解を求められることを確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
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