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| 講演名 | 2012-12-18 09:45 逆関数ゼロ遅延(IDL)モデル ○渡邊裕斗（東北大）・早川吉弘（仙台高専）・佐藤茂雄・中島康治（東北大）  NLP2012-98 |
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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出来る．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，最小値状態と極小値状態の平衡点の分離が出来る問題では，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することができ，ネットワークが静止すれば100%最適解が得られる．しかし，IDモデルに高次シナプス結合を導入した高次結合逆関数遅延ネットワークでは，高次結合を導入したことで数値実験による計算時間が増加したため，規模の大きな問題に適用する場合，現実的な時間で解を探索することが出来なかった．そこで，本研究では，IDモデルの遅延をゼロにすることで収束時間の短縮を図る逆関数ゼロ遅延モデル(Inverse function DelayLess model: IDLモデル)を提案し，その高速性についてシミュレーションを通じて検証を行う． |
| （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 that we can separate the equilibrium points of global minimum states and local minimum states, we can destabilize only local minimum states selectively by using negative resistance of the ID model. Accordingly, we can solve such problems at 100% success rate if the network state reaches the stationary state. However, in the Inverse function Delayed network with higher-order connections that we introduce the higher-order synapse connections to the ID model, iteration time of simulation increases with introducing the higher-order connection, so in the case of solving big size problems, we cannot solve those in real-time. In this report, we propose the Inverse function DelayLess (IDL) model for reducing the convergence time by making delays of ID model zero and discuss its effects with simulations. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 逆関数遅延モデル / 逆関数ゼロ遅延モデル / 組み合わせ最適化問題 / / / / |
| （英） | Neural network / Inverse function Delayed model / Inverse function DelayLess model / Combinatorial optimization problem / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 363, NLP2012-98, pp. 57-60, 2012年12月. | |
| 資料番号 | NLP2012-98 | |
| 発行日 | 2012-12-10 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2012-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2012-12-17 - 2012-12-18 |
| 開催地（和） | 福井市地域交流プラザ |
| 開催地（英） | Fukui City Communication Plaza |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2012-12-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 逆関数ゼロ遅延(IDL)モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Inverse Function Delayless (IDL) Model |
| サブタイトル（英） | |
| 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） | 逆関数遅延モデル / Inverse function Delayed model |
| キーワード(3)（和/英） | 逆関数ゼロ遅延モデル / Inverse function DelayLess model |
| キーワード(4)（和/英） | 組み合わせ最適化問題 / Combinatorial optimization problem |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 裕斗 / Yuto Watanabe / ワタナベ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早川 吉弘 / Yoshihiro Hayakawa / ハヤカワ ヨシヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 仙台高等専門学校 (略称： 仙台高専) Sendai National College of Technology (略称： SNCT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 茂雄 / Shigeo Sato / サトウ シゲオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 康治 / Koji Nakajima / ナカジマ コウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-12-18 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2012-98 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.363 |
| ページ範囲 | pp.57-60 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2012-12-10 (NLP) |
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