講演名 1999/9/22
負の自己結合を有するPLAニューラルネットワークと組合せ最適化
太田 正哉,
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抄録(和) 本報告では,従来のカオスNNにおけるニューロン間の結合を変更し,新しいニューラルネットワークモデルを2つ提案し,それぞれの有効性を実験的に検証している.組合せ最適化問題の解法に用いられるカオスNNは,各ニューロンをカオス振動子として結合した系であり,ニューロン間の結合方式は性能を決める上で重要である.本報告で提案するはじめのモデルは,カオスニューロンの振動子としての性質から導出されるモデルで,比較実験より,その性能が従来のカオスNNよりも優れていることを確認している.二つめのモデルは,先のモデルのシナプス結合を変更し,論理和によって振動子間の結合を実現したモデルである.このモデルはPLA(Programmable Logic Array)などを用いて,従来モデルよりも容易にハードウェア化が可能である.数値実験により,このモデルの性能ははじめのモデルと同等であることを確認している.
抄録(英) In this report, a couple of novel neural networks are proposed. The chaotic neural network, which is used for a solver of combinatorial optimization, is composed of connection of chaotic neurons as a chaotic oscillator. A method of the connection is important for ability of optimization. The first proposed model is derived from property of a chaotic neuron as a chaotic oscillator. It is confirmed experimentally that the model is effective for combinatorial optimization. The second model is derived from improvement of the first one, because from the first experiment it is clear that the connection between neurons is realized by an OR gate. The model is realized by using a PLA (Programmable Logic Array). From numerical experiments it is confirmed that ability of the model is the same as the first one.
キーワード(和) カオス / ニューラルネットワーク / 負の自己結合 / 振動子 / PLA
キーワード(英) chaos / neural network / negative self-feedback / oscillator / PLA
資料番号 NLP99-102
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 1999/9/22(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) 負の自己結合を有するPLAニューラルネットワークと組合せ最適化
サブタイトル(和)
タイトル(英) PLA Neural Network with Negative Self-Feedback and Combinatorial Optimization
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) カオス / chaos
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network
キーワード(3)(和/英) 負の自己結合 / negative self-feedback
キーワード(4)(和/英) 振動子 / oscillator
キーワード(5)(和/英) PLA / PLA
第 1 著者 氏名(和/英) 太田 正哉 / Masaya OHTA
第 1 著者 所属(和/英) 大阪電気通信大学工学部通信工学科
Osaka Electro-Communication University
発表年月日 1999/9/22
資料番号 NLP99-102
巻番号(vol) vol.99
号番号(no) 324
ページ範囲 pp.-
ページ数 7
発行日