ホップフィールドネットワークの学習によるNクイーン問題の解法
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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山登り学習法を用いたNクイーン問題の解法を提案する。学習アルゴリズムは、一旦陥った局所的最小値(極小値)から、パラメータA, Bを修正することでネットワークのエネルギーを上昇させ、全域的最小値、または、最適な解を得る事ができる。時間空間での更新とパラメータ空間での更新は、全極的最小値が得られるまで繰り返される。学習を用いたシミュレーションによって、ホップフィールドネットワークの極小値からの脱出を行い、学習アルゴリズムの有用性を示す。この学習アルゴリズムをNクイーン問題に適用する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-04
著者
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