講演名 1999/5/20
ホップフィールドニューラルネットワークスにおいて大域的最適解が得られる目的関数の族について
上坂 吉則,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) ホップフィールドニューラルネットワークスにおいて状態空間の原点に十分近い点を初期状態としてとれば大域的最適解が得られるであろうという予想が成立するような目的関数(エネルギー関数)の族について議論している. この予想に関してNishi (1998)は固有ベクトル解析を通して目的関数の興味深い族を与えている. 本論文ではこの結果を拡張し, 目的関数のより大きな範囲の族に対して上の予想が成り立つことを示す.
抄録(英) A family of objective functions is discussed for which the conjecture, stating that globally optimal solution (not a local one) of Hopfield neural networks may be obtained by starting from an initial point sufficiently close to the origin, truly holds. To the conjecture, Nishi (1998) has been giving an interesting family of objective functions through the eigenvector analysis. The present paper extends his result to the larger family which suggests that the conjecture really holds for a wide range of objective functions.
キーワード(和) 組み合わせ最適化問題 / 大域的最適解 / ホップフィールドニューラルネットワークス / 力学系
キーワード(英) Combinatorial optimization / Global optimum / Hopfield neural networks / Dynamical system
資料番号 NC99-3
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/5/20(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) ホップフィールドニューラルネットワークスにおいて大域的最適解が得られる目的関数の族について
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Larger Family of Objective Functions to which Hopfield Neural Networks can give Globally Optimal Solutions
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 組み合わせ最適化問題 / Combinatorial optimization
キーワード(2)(和/英) 大域的最適解 / Global optimum
キーワード(3)(和/英) ホップフィールドニューラルネットワークス / Hopfield neural networks
キーワード(4)(和/英) 力学系 / Dynamical system
第 1 著者 氏名(和/英) 上坂 吉則 / Yoshinori Uesaka
第 1 著者 所属(和/英) 東京理科大学 理工学部 情報科学科
Department of Information Sciences, Faculty of Science and Technology, Science University of Tokyo
発表年月日 1999/5/20
資料番号 NC99-3
巻番号(vol) vol.99
号番号(no) 58
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日