ホップフィールドネットワークにおける山登り学習法
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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重み空間において, 故意にエネルギーを上昇させ, 局所最小値から脱出を計る最急上昇(山登り)学習法を提案する.本学習法は, ホップフィールドネットワークが状態空間における状態更新によって, いったん局所的最小に陥った状態に対して, 故意にエネルギーを上昇させるように, 重み空間において重みを修正した後に, 再び状態空間に戻って状態更新することを繰り返すことにより, 局所的最小から脱出させる学習法である.その際, 重みの変化に伴い, 大域的最小の位置が変化することを避けるために, 学習により得られた極小点を初期値として未学習のネットワークで状態更新する.本学習法により, ホップフィールドネットワークを初期状態に依存した局所的最小値から脱出できることをシミュレーションにより示す.まず, 2変数ホップフィールドネットワークに対してシミュレーション実験を行い, 学習による収束の様子, 及び局所的最小値から大域的最小値への引込み領域の変動の様子を示す.更に, 巡回セールスマン問題を取り上げ, 具体的な数値を用いて, シミュレーションを行い, その有効性を明らにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-25
著者
-
唐 政
富山大学工学部
-
淡野 公一
宮崎大学 工学部
-
村尾 健次
宮崎大学工学部電気電子工学科
-
淡野 公一
宮崎大学工学部
-
石塚 興彦
宮崎大学工学部
-
石塚 /興彦
宮崎大学
-
金 海和
清華大学経済管理学部
-
淡野 公一
宮崎大学工学部電気電子工学科
-
金 海和
宮崎大学工学部
-
村尾 健次
宮崎大学工学研究科電気電子工学専攻
-
村尾 健次
宮崎大 工
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