ホップフィールドネットワークの学習とその画像処理における最適化問題への応用
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概要
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本論文ではホップフィールドネットワークの学習を用いた画像処理における最適化問題の学習アルゴリズムを提案する。学習アルゴリズムはパラメータκ, λ, μを修正することでホップフィールドネットワークのエネルギーを故意に上昇させ, ネットワークを一旦陥ってしまった極小値から脱出させる。時間空間での更新とパラメータ空間での更新は大局的極小値や最適な解が得られるまで繰り返される。学習シミュレーションは極小値から脱出できる学習アルゴリズムを示すために実行される。本論文ではこの学習アルゴリズムを画像処理における最適化問題に応用する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-04
著者
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