バイナリーニューラルネットワークのための収束促進項の提案
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概要
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Hopfield型のニューラルネットワークを用いて種々の組合せ問題を解く場合,ニューロンの出力関数が連続(Sigmoid関数)であるため,各ニューロンの状態が0と1の中間値で滞ってしまい,円滑な収束が得られないケースがよくある.そこで,Takefujiらは,ニューロンモデルは2値モデル(バイナリーニューロン)を用いながらも,動作式に収束特性を改善させる項を付与したニューラルネットモデルを提案した.本報では,このバイナリーニューラルネットの状態変化に多様性を持たせる意味で,より一般的な収束促進項を提案する.Nクイーン問題とグラフ分割問題に適用し,その有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-21
著者
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