| 講演名 | 2012-03-27 Lebesgue Spectrum Filterによる理想的探索ダイナミクスの連想記憶ニューラルネットワークを用いた解析 伏木 健二, 加藤 智洋, 長谷川 幹雄, 合原 一幸, |
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| 抄録(和) | 組合せ最適化問題の探索解法にカオスダイナミクスを用いる手法の有効性が示されている.カオスをノイズとして印加する手法においては,負の自己相関を持つカオスが非同期探索解法の性能を最も大きく改善できる.このような負の自己相関を持つカオス時系列を用いることで,それらの間の非同期相互相関か最小化となることが,非同期カオスCDMAの従来研究においては理論的に示されている.非同期相互相関か最小となるダイナミクスを,非同期探索アルゴリズムに適用することにより,理想的に複雑な探索が実現され,探索される範囲が拡大し,組合せ最適化手法の性能が向上出来ると考えられている.本稿では,そのような複雑なダイナミクスによって,実際に探索範囲が広かっているかどうかを,連想記憶ニューラルネットワークを用いて検証する.具体的には,Lebesgue Spectrum Filter(LSF)によって理想的な負の自己相関を持たせたダイナミクスの解析を行う.その結果,LSFにより埋め込んだパターンの想起率が向上し,探索範囲の拡大が成されていることを示す. |
| 抄録(英) | Effectiveness of the chaotic dynamics for combinatorial optimization problems has been shown by many researches. The chaotic sequences with negative autocorrelation improve the performance of asynchronous searching methods in a chaotic noise method. Theoretical researches on chaotic CDMA have shown that such chaotic sequences with negative autocorrelation minimize the cross-correlation among the sequences. Therefore, it has been considered that such a low cross-correlation dynamics makes asynchronous searching algorithms to have ideally complicated search, which expands the searching region in a solution space, and improves the performance of the algorithms. In this paper, we analyze the expansion of the searching region on the negative autocorrelation dynamics, using associative memory neural networks. We apply the Lebesgue Spectrum Filter (LSF) to generate negative autocorrelation dynamics in the associative memory neural networks. By the computer simulation, we show that retrieve rate of the embedded pattern is improved and the searching region can be expanded by the LSF. |
| キーワード(和) | 組合せ最適化問題 / カオス / 連想記憶 / ニューラルネットワーク / ルベーグスペクトラムフィルタ |
| キーワード(英) | Combinatorial Optimization Problems / Chaos / Associative Memory / Neural Networks / Lebesgue Spectrum Filter |
| 資料番号 | NLP2011-147 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2012/3/20(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） | |
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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） | Lebesgue Spectrum Filterによる理想的探索ダイナミクスの連想記憶ニューラルネットワークを用いた解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Analysis on Ideal Searching Dynamics Realized by Lebesgue Spectrum Filter Using Associative Memory Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 組合せ最適化問題 / Combinatorial Optimization Problems |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / Chaos |
| キーワード(3)（和/英） | 連想記憶 / Associative Memory |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Networks |
| キーワード(5)（和/英） | ルベーグスペクトラムフィルタ / Lebesgue Spectrum Filter |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伏木 健二 / Kenji FUSHIKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学工学部第一部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 加藤 智洋 / Tomohiro KATO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学工学部第一部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 長谷川 幹雄 / Mikio HASEGAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学工学部第一部電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Tokyo University of Science |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 合原 一幸 / Kazuyuki AIHARA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学生産技術研究所 Institute of Industrial Science, University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2012-03-27 |
| 資料番号 | NLP2011-147 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 498 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |