組合せ最適化問題にする離散値ニューラルネットワーク解法の安定性の一考察

• 梅谷 俊治

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

• 船曵 信生

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

• 西川 清史

  大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系専攻

書誌事項

タイトル別名

• The Stability of Discrete Neural Network for Combinational Optimization

抄録

本論文では, バイナリニューロンモデルを用いたHopfield型ニューラルネットワーク (離散値ニューラルネットワーク) が, (1)自己結合を持たない (2)各ニューロンの出力の更新を非同期に行うの2条件を満たす場合に組合せ最適化問題の局所最適解に収束することを示す. また, 自己結合を持つ場合, 及び全てのニューロンの更新を同時に行う場合の離散値ニューラルネットワークの安定性について議論を行い, 離散値ニューラルネットワークが振動現象を起こす仕組みを明らかにする.

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

  電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 97 (201), 1-8, 1997-07-24

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• バイナリニューロンモデル
• ニューラルネットワーク
• 局所最適解
• 振動現象

詳細情報

• CRID: 1572543027353525888
• NII論文ID: 110003232670
• NII書誌ID: AN10091178
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles