| 講演名 | 2008-10-14 高次結合逆関数遅延ネットワーク 曽田 尚宏, 早川 吉弘, 中島 康治, |
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| 抄録(和) | ニューロンモデルの一つとして,逆関数遅延モデル(IDモデル)が提案されている.IDモデルはそのダイナミクス中に負性抵抗を持ち,これによって特定の状態を不安定化することができる.そこで,IDモデルを組み合わせ最適化問題解探査に用いると,N-Queen問題に代表される問題では,最適解を表す状態(最小値状態)とそれ以外の状態(極小値状態)の平衡点が分離して分布するため,負性抵抗を利用して極小値状態のみを選択的に不安定化できる.しかし,同じ方法を巡回セールスマン問題(TSP)に適用すると,最小値状態と極小値状態の平衡点を分離できないため,極小値状態のみを不安定化することが出来なかった.そこで本研究では,高次シナプス結合をIDモデルに導入した高次結合IDモデル(HC-IDモデル)を提案する.HC-IDモデルを用いることで,TSPの最小値状態と極小値状態の平衡点の位置を意図的に分離することが可能となり,極小値状態のみを選択的に不安定化できることを示す.また,本報告では4都市問題や6都市問題を適用した数値実験の結果により,ネットワークの状態が静止すれば100%最適解が得られることを示す. |
| 抄録(英) | The Inverse function Delayed (ID) model has been proposed as one of novel neural models. The ID model has the negative resistance effect in its dynamics, and we can destabilize undesirable states selectively by this effect. In the case of solving some combinatorial optimization problems like the N-Queen problem, the equilibrium points of optimal solution states (global minimum states) and other states (local minimum states) are separable. Hence we can destabilize only local minimum states selectively by using negative resistance of the ID model. However, in the case of solving the Traveling Salesman Problem (TSP), the equilibrium points of global minimum states and local minimum states are not separable by the same way. Hence we cannot destabilize only local minimum states. In this report, we introduce the higher-order synapse connections to the ID model, which is the Inverse Function Delayed model with higher-order connections (HC-ID model). By using the HC-ID model, we can divide the equilibrium points of global minimum states and local minimum states in the case of solving the TSP. Therefore, we can destabilize local minimum states selectively. Moreover, by solving 4-city and 6-city TSP as preliminary tests, we show that we can solve the TSP at 100% success rate if the network state reaches the stationary state. |
| 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 / 逆関数遅延モデル / 高次シナプス結合 / 負性抵抗領域 |
| キーワード(英) | neural network / Traveling Salesman Problem / Inverse function Delayed model / higher-order connection / negative resistance |
| 資料番号 | CAS2008-40,NLP2008-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2008/10/7(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高次結合逆関数遅延ネットワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Inverse Function Delayed Network with Higher-Order Connections |
| 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 |
| キーワード(3)（和/英） | 逆関数遅延モデル / Inverse function Delayed model |
| キーワード(4)（和/英） | 高次シナプス結合 / higher-order connection |
| キーワード(5)（和/英） | 負性抵抗領域 / negative resistance |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 曽田 尚宏 / Takahiro SOTA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設 ナノ・スピン実験施設 Laboratory for Brainware, Laboratory for Nanoelectronics and Spintronics Research Inistiute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 早川 吉弘 / Yoshihiro HAYAKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設 ナノ・スピン実験施設 Laboratory for Brainware, Laboratory for Nanoelectronics and Spintronics Research Inistiute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中島 康治 / Koji NAKAJIMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設 ナノ・スピン実験施設 Laboratory for Brainware,Laboratory for Nanoelectronics and Spintronics Research Inistiute of Electrical Communication, Tohoku University |
| 発表年月日 | 2008-10-14 |
| 資料番号 | CAS2008-40,NLP2008-52 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 240 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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