ホップフィールドニューラルネットワークによる実数集合の分割

久長 穣  山下 雅史  阿江 忠  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J73-D2   No.8   pp.1213-1219
発行日: 1990/08/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 特集論文 (ニューロコンピューティング論文特集)
専門分野: ニューラルネットワークの動作と性質
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あらまし: 
ホップフィールドニューラルネットワークは最適化問題などの高速な解法器として注目される.しかし,初期状態をうまく選ばなければ,ネットワークが最適解に至らずに局所解で停止してしまうという問題点がある.そのため,ホップフィールドニューラルネットワークを使用して問題を解くには,初期状態の選び方が重要となる.本論文では,任意の実数からなる集合が与えられたとき,その集合から任意個の最大要素を取り出す問題(実数集合分割問題)を考え,この問題を解くネットワークを構成する.また,このネットワークがある条件を満たす初期状態において最適解に達することの証明を与え,そのたらいについて調べる.更に,このネットワークの応用として,ソーティングを取り上げる.