マキシマムニューロン及び修正Hill-Climbing項を用いたN-Queen問題の解法(ニューラルネットワーク及び生物工学)
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概要
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Takefujiが提案したマキシマムニューロンモデルは,互いに素に分割されたニューロングループの中で,最大の入力をもつニューロンのみが発火する"winner-take-all"方式を採用したホップフィールド型ニューラルネットワークの一種である.制約条件充足型の組合せ最適化問題に対して非常に有効である.本論文は,マキシマムニューロンモデルに対し山登り学習法を適用し,また,従来のHill-Climbing項に修正を加えてN-Queen問題の解法を提案する.結果により,従来の解法に比べて優れた求解性能をもつことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-11-01
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