Maximum-Flow Neural Networkにおける区分線形関数の効果
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概要
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我々は以前の研究でMaximum-Flow Neural Network(MF-NN)を提案し,提案するニューラルネットワークが最大フロー問題に適応可能であることを示した.MF-NNにおいて,各ニューロンは飽和特性を有する非線形抵抗により接続されている.従来のMF-NNではシグモイド関数が使用されていたが,関数の特性上,飽和値である0,1には収束しない問題があった.本研究では区分線形関数を使用することで前述の飽和特性を改善し,さらに,計算時間の大幅な削減が実現できたことを示す.
- 2009-11-04
著者
-
佐藤 雅俊
上智大学理工学部情報理工学科
-
青森 久
東京理科大学理工学部電気電子情報工学科
-
田中 衞
上智大学理工学部情報理工学科
-
田中 衛
上智大学理工学部情報理工学科
-
青森 久
東京理科大学理工学部
-
田中 衛
上智大学大学院理工学研究科理工学専攻情報学領域田中衛研究室
-
佐藤 雅俊
上智大学理工学部
-
田中 衞
上智大学理工学部
-
青森 久
東京理科大学 理工学部
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