| 講演名 | 2001/3/9 離散時間セルラーニューラルネットワークと非線形緩和法の等価性 丹治 裕一, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本報告では, 同期型/非同期型DT-CNNを数値解析的に考察することがそのねらいである.結果として, DT-CNNは, CNNの平衡解を求めるための非線形緩和法であることが示される.ここで, 非線形緩和法の種類に応じて, 同期型/非同期型となることが与えられる.さらに, 非線形緩和法の性質から, 非同期型DT-CNNが同期型よりも収束性にすぐれ, ハード化した場合には, メモリーレスとなることを述べる.収束性に関しては, シミュレーションによっても, 非同期型DT-CNNの有効性が確かめられた. |
| 抄録(英) | In this report, the goal is to consider synchronous/asynchronous DT-CNN computationally. Consequently, it is shown that DT-CNN is corresponding to nonlinear relaxation method for solving the equilibrium equation of the continuous-time CNN, where the networks are categorized into synchronous/asynchronous, by means of varieties for the nonlinear relaxation method. Further, it is shown that asynchronous DT-CNN is superior to asynchronous one from convergence property point of view and memoryless on the hardware implementation. In computer simulation, effectiveness of asynchronous DT-CNN is confirmed in the convergence property. |
| キーワード(和) | 離散時間セルラーニューラルネットワーク / 同期 / 非同期 / 非線形緩和法 |
| キーワード(英) | Discrete-Time Cellular Neural NetWork / Synchronous / Asynchronous / Nonlinear Relaxation Method |
| 資料番号 | NLP2000-151 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2001/3/9(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） | 離散時間セルラーニューラルネットワークと非線形緩和法の等価性 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Equivalent Property of Discrete-Time Cellular Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 離散時間セルラーニューラルネットワーク / Discrete-Time Cellular Neural NetWork |
| キーワード(2)（和/英） | 同期 / Synchronous |
| キーワード(3)（和/英） | 非同期 / Asynchronous |
| キーワード(4)（和/英） | 非線形緩和法 / Nonlinear Relaxation Method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丹治 裕一 / Yuichi TANJI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 香川大学工学部信頼性情報システム工学科 Dept. of Reliability-based Information System Engineering, Kagawa University |
| 発表年月日 | 2001/3/9 |
| 資料番号 | NLP2000-151 |
| 巻番号（vol） | vol.100 |
| 号番号（no） | 680 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |