講演名 2010-11-20
Hopfieldネットワークを用いた確率計算
丹野 航太, 高橋 健一, 早川 吉弘,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) ニューラルネットワークを用いた組み合わせ最適化問題解法の手法を,有名なゲームであるマインスイーパに適用を試み,数値実験により性能を調べた.その結果,高い成功率を得ることが出来た.この時のニューラルネットワークの動作を検討した結果,この高い成功率は,ネットワーク中の各ニューロンの出力が確立を計算していることによることが確認された.本稿では,この結果を報告する.
抄録(英) We applied the methods for solving a combinatorial optimization problem by using neural networks to a famous game, minesweeper. Furthermore, we investigated the performance of a proposed method by a computer simulation. Furthermore, we investigated the performance of a proposed method by a computer simulation and we could get high success rate. In this situation, as checking up the operation, we found that the neural network calculated probabilities and that it caused a good performance. In this paper, we report these results.
キーワード(和) 確率計算 / ホップフィールドモデル / マインスイーパ
キーワード(英) Probabity calculation / Hopfield model / Minesweeper
資料番号 NLP2010-109
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2010/11/12(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) Hopfieldネットワークを用いた確率計算
サブタイトル(和)
タイトル(英) Probability Calculation using Hopfield Networks
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 確率計算 / Probabity calculation
キーワード(2)(和/英) ホップフィールドモデル / Hopfield model
キーワード(3)(和/英) マインスイーパ / Minesweeper
第 1 著者 氏名(和/英) 丹野 航太 / Kouta TANNO
第 1 著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校電子工学科
Department of Electronic Engineering, Sendai National College of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 高橋 健一 / Kenichi TAKAHASHI
第 2 著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校電子工学科
Department of Electronic Engineering, Sendai National College of Technology
第 3 著者 氏名(和/英) 早川 吉弘 / Yoshihiro HAYAKAWA
第 3 著者 所属(和/英) 仙台高等専門学校情報システム工学科
Department of Information System, Sendai National College of Technology
発表年月日 2010-11-20
資料番号 NLP2010-109
巻番号(vol) vol.110
号番号(no) 299
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日