| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-10-29 13:30 DS-netとアクティブニューロンモデルの有効性の検討 ○早川吉弘・奥田 光（仙台高専）・渡邊裕斗・中島康治（東北大）  NLP2013-100 |
|
| 抄録 | （和） | 出力空間にアクティブ領域を有するニューロンモデルは，組み合わせ最適化問題を解く時に障害となる極小値問題の解決に有効な手段である。しかしながら，巡回セールスマン問題に代表されるようなコスト項を必要とする問題では，高次シナプス結合を用いる必要がある為に結合数の増加や計算時間の増加の問題があった。本報告では，制約条件項を扱うネットワークとコスト部分を扱うネットワークを個別に用意し，それらを結びつけるDS-netを採用することでこの問題の回避を試みた。その結果，HC-IDと同様に，極小値を完全に回避し正解率 100%を得ると同時に計算時間の短縮に成功した。 |
| （英） | The active neuron model, which means an active region in output space, is an effective tool to avoid local minimum problems for the purpose of searching a best solution of combinatorial optimization problem(COP). % However, the COP including a cost function, as typified by the Traveling Salesman Problem, required the higher order synapse connections, hence it was a serious problem that both the number of synapse connections and calculation time increase rapidly. In this report, we tried to overcome these problems to use the DS-net which has a network with constraints terms and one with a const term. Consequentially we had achieved 100% success rate by avoiding local minima perfectly and had also succeeded to make the calculation time short. |
|
| キーワード | （和） | アクティブニューロンモデル / 極小値問題 / 高次シナプス結合 / DS-net / / / / |
| （英） | active neuron model / local minimum problem / higher order synapse connections / DS-net / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 271, NLP2013-100, pp. 159-164, 2013年10月. | |
| 資料番号 | NLP2013-100 | |
| 発行日 | 2013-10-21 (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 | NLP2013-100 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2013-10-28 - 2013-10-29 |
| 開催地（和） | サンポートホール高松 |
| 開催地（英） | Sanport Hall Takamatsu |
| 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 | 2013-10-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DS-netとアクティブニューロンモデルの有効性の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discussion about the effectiveness of a DS-net and an active neuron model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アクティブニューロンモデル / active neuron model |
| キーワード(2)（和/英） | 極小値問題 / local minimum problem |
| キーワード(3)（和/英） | 高次シナプス結合 / higher order synapse connections |
| キーワード(4)（和/英） | DS-net / DS-net |
| 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） | 早川 吉弘 / Yoshihiro Hayakawa / ハヤカワ ヨシヒロ |
| 第1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： Sendai NCT.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥田 光 / Hikaru Okuda / オクダ ヒカル |
| 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： Sendai NCT.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 裕斗 / Yuto Watanabe / ワタナベ ユウト |
| 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 コオジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-10-29 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2013-100 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.271 |
| ページ範囲 | pp.159-164 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-10-21 (NLP) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]