非同期更新に基づくID離散モデル
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概要
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従来のニューラルネットワークでは、組合せ最適化問題を解く際にローカルミニマムから脱出できないことが問題となっている。しかし、本報告で用いるID(Inverse function Delayed)モデルを用いると、この問題を解決できる。また、IDモデルには連続時間モデルと2つの離散時間モデル(T_uモデル、T_xモデル)が提案されている。T_uモデルは全てのニューロンが同時に同じ値をとり、2周期振動してしまい、組合せ最適化問題を解くことができないと考えられていた。しかし非同期更新することでこの問題を解決することができたので、報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-09
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
永嶋 宏和
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設 ナノ・スピン実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
-
永嶋 宏和
東北大学電気通信研究所 ブレインウェア実験施設/ナノ・スピン実験施設
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