講演名	1998/3/13 最適解を見つけるニューラルネットワークの新しいモデル 戸口 勝男, 清水 敏寛,
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抄録(和)	ニューロンの内部状態x_(t)と出力変数y_(t)の関係を次の様な微分方程式を用いたニューラルネットワークの新しいモデルが提案されている。:x_(t)=-μx_(t)+K(Σ^M_jΣ^N_lW_(t)+I_, y_(t)=(g_1tanh(βx_(t))+g_2)y_(t)-y_(t)^2.このモデルを巡回セールスマン問題に適用した結果、内部状態の初期値x_(0)と出力変数の初期値y_(0)をランダムに与えると、ほぼ100%の割合で最短経路を出力することがわかった。このモデルでは、局所的最小値に落ち込まずに最適解を出力することが示されている。このメカニズムについても研究されている。
抄録(英)	A new model of neural network is proposed:x_(t)=-μx_(t)+K(Σ^M_jΣ^N_lW_(t)+I_, y_(t)=(g_1tanh(βx_(t))+g_2)y_(t)-y_(t)^2, where x_(t)is the internal state and y_(t)is the output variable. This network is applied to the traveling salesman problem with 10 cities. This network can find the shortest path with the ratio of about 100%, even if the initial value of x_(t) and y_(t) are given at random. It is shown that the network can find the shortest path without being trapped in the local minima. The mechanism is investigated.
キーワード(和)	ニューラルネットワーク / 巡回セールスマン問題
キーワード(英)	Neural network / Traveling salesman problem
資料番号
発行日

研究会情報
研究会	NLP
開催期間	1998/3/13(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	Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語	JPN
タイトル（和）	最適解を見つけるニューラルネットワークの新しいモデル
サブタイトル（和）
タイトル（英）	A new of model neural network searching for optimum solution
サブタイトル（和）
キーワード(1)（和/英）	ニューラルネットワーク / Neural network
キーワード(2)（和/英）	巡回セールスマン問題 / Traveling salesman problem
第 1 著者 氏名（和/英）	戸口 勝男 / Katuso Toguchi
第 1 著者 所属（和/英）	国士館大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Kokushikan University
第 2 著者 氏名（和/英）	清水 敏寛 / Toshihiro Simizu
第 2 著者 所属（和/英）	国士館大学工学部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Kokushikan University
発表年月日	1998/3/13
資料番号
巻番号（vol）	vol.97
号番号（no）	592
ページ範囲	pp.-
ページ数	7
発行日