WEKO3
アイテム
絶対値表現されたエネルギー関数の最小化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/120039
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/120039b624ff02-02c2-4610-b994-d9faa1a04e2a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
|
Item type | National Convention(1) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 1991-02-25 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 絶対値表現されたエネルギー関数の最小化 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Minimizing the absolute value energy function | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
資源タイプ | conference paper | |||||
著者所属 | ||||||
東京大学理学部 | ||||||
著者所属 | ||||||
北海道大学工学部 | ||||||
著者所属 | ||||||
東京大学理学部 | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
The University of Tokyo | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Hokkaido University | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
The University of Tokyo | ||||||
論文抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | ニューラル・ネットワークの応用の1つに、エネルギー関数の最小化による最適化問題の解法がある。従来の方法では、エネルギー関数が常に非貫になるよう、目標値との差の2乗の形でエネルギーを表現してきた。通常ネットワークのエネルギー関数はユニット状慰の2次形式で与えられるため、この方法では線形の制約しか扱えないことになる。われわれはネットワークのエネルギー関数に高次頃を導入し、非線形の制約をも扱えるように拡張した[1][2]。このエネルギー関数は、従来のエネルギー関数の自然な拡張になっており、任意の吹数nの制約(最適化問題)を、2n次のエネルギー関数の最小化によって解くことができる。しかし、n次の項数はmCn個(m:ユニットの個数)になるため、エネルギー関数が高次になるにしたがって、必要なユニット、およびユニット間の結合数が爆発的に増大するという欠点がある。そこで、n次の制約をn次のエネルギー関数で直接表せるよう、エネルギー関数を目標値どの差の絶対値で表現し、これを最小化する手法を考案、実現した。これにより、ネットワーク規模の増大を大幅に抑えることが可能となった。 | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||
書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第42回, 号 人工知能及び認知科学, p. 137-138, 発行日 1991-02-25 |
|||||
出版者 | ||||||
言語 | ja | |||||
出版者 | 情報処理学会 |