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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NS 2019-04-19
10:25
鹿児島 天文館ビジョンホール 高い耐故障性を備えた情報通信網構築のための動的ネットワークスライス設計法
宮地篤士浦山康洋高知高専NS2019-12
2020年の商用化が予定されている5Gでは,VR技術を用いた動画配信や自動車の自動運転システムなど,様々なサービスの運用... [more] NS2019-12
pp.67-72
CPSY, IPSJ-ARC
(連催)
DC
(併催) [詳細]
2017-07-27
10:45
秋田 秋田アトリオンビル(秋田) 高次数イジングネットワークの時分割処理方式の検討
山本佳生熊澤輝顕池辺将之浅井哲也本村真人高前田伸也北大CPSY2017-24
ポストムーア時代に向けて非ノイマン型のアーキテクチャが広く研究されている。
そのうちのひとつにイジングモデルの基底状態... [more]
CPSY2017-24
pp.83-88
ED, SDM
(共催)
2017-02-24
11:50
北海道 北海道大学百年記念会館 自然収束動作を利用したイジングコンピューティング技術の開発とFPGAへの実装
木原裕介伊藤光樹齋藤孝成塩村真幸酒井正太郎白樫淳一東京農工大ED2016-134 SDM2016-151
近年,機械学習を用いた人工知能(Artificial Intelligence: AI)の開発や複雑化した社会システムの... [more] ED2016-134 SDM2016-151
pp.23-28
NS, IN
(併催)
2015-03-03
15:40
沖縄 沖縄コンベンションセンタ TDMA型マルチホップ無線ネットワークにおけるトポロジがネットワーク性能に与える影響の解析
小山甲射長谷川 剛松岡茂登阪大NS2014-274
TDMA型マルチホップ無線ネットワークでは、クライアント端末のトラヒック要求量とネットワークトポロジから決定されるトラヒ... [more] NS2014-274
pp.571-576
RCS, NS
(併催)
2014-12-19
13:30
三重 伊勢市観光文化会館(三重) 無線メッシュネットワークにおける粒子群最適化を応用したAP配置の最適化アルゴリズム
星 拓磨小山明夫山形大NS2014-157
無線メッシュネットワーク(Wireless Mesh Network: WMN)は無線LANを拡張し,無線LAN間を無線... [more] NS2014-157
pp.57-62
NLP 2014-01-21
13:50
北海道 ニセコパークホテル DS-netとIDLモデルを用いた最適化問題解探索
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NLP2013-137
ニューロンモデルの一つとして,逆関数ゼロ遅延モデル(IDLモデル)が提案されている.IDLモデルは,加速関数と動作式の差... [more] NLP2013-137
pp.45-50
NLP 2013-10-29
13:45
香川 サンポートホール高松 GPUを用いた高機能ニューラルネットワークの高速計算
丹野航太東北大)・早川吉弘仙台高専NLP2013-101
グラフィック用のプロセッサである GPU(Graphics Processing Unit) は多数のコアを持っているの... [more] NLP2013-101
pp.165-168
NLP 2012-12-18
09:45
福井 福井市地域交流プラザ 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
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... [more] NLP2012-98
pp.57-60
NC 2012-10-04
17:45
福岡 九州工業大学 生命体工学研究科 仮想磁場漸弱法の組み合わせ最適化問題への適用 ~ 分業を自律的に決定する仕組みの構築を目指して ~
和久屋 寛井上太一伊藤秀昭福本尚生古川達也佐賀大NC2012-48
組み合わせ最適化問題を解く場合,実に様々な制約条件を課される場合が多い.例えば,巡回セールスマン問題(TSP)の場合,訪... [more] NC2012-48
pp.67-72
NLP 2011-03-11
13:30
東京 東京理科大学森戸記念館 ストカスティック論理による高次結合ニューラルネットワーク
曽田尚宏東北大)・早川吉弘仙台高専)・佐藤茂雄中島康治東北大NLP2010-189
巡回セールスマン問題(TSP)や2次割り当て問題(QAP)について,我々は高次シナプス結合を持つニューラルネットワークを... [more] NLP2010-189
pp.149-152
NLP 2010-11-20
10:55
宮城 東北大学片平キャンパス電気通信研究所ナノスピン総合研究棟 並列計算を指向したモジュラーニューラルネットワーク
佐々木大輔早川吉弘仙台高専NLP2010-110
組み合わせ最適化問題は問題サイズの増加と共に計算時間の爆発を招く問題を含む.ニューラルネットワークを用いる解法では,原理... [more] NLP2010-110
pp.55-60
NLP 2010-03-10
15:15
東京 上智大学 離散時間高次結合逆関数遅延ネットワーク
曽田尚宏黒瀬幸司東北大)・早川吉弘仙台高専)・佐藤茂雄中島康治東北大NLP2009-181
ニューロンモデルの一つである逆関数遅延モデルを用いた組み合わせ最適化問題解探査への応用を目的として,ネットワークに高次結... [more] NLP2009-181
pp.131-136
KBSE 2010-01-25
16:40
東京 筑波大学東京キャンパス 制約付き組み合わせ最適化問題としての漢詩推敲過程
余 慕農古宮誠一芝浦工大KBSE2009-52
 [more] KBSE2009-52
pp.25-28
NLP 2009-05-15
16:10
滋賀 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス マルチプルアライメント問題に対するカオスサーチ法のパラメータ調整法
松浦隆文池口 徹埼玉大NLP2009-10
カオスダイナミクスを用いた効果的な組み合わせ最適化技法が提案されている.この技法では,ヒューリスティック解法の実行をカオ... [more] NLP2009-10
pp.45-50
RECONF 2009-05-14
15:10
福井 福井大学文京キャンパス 高いスループットを実現する組み合わせ生成アルゴリズムの提案と実装
辻 聡山垣則夫神谷聡史NECRECONF2009-5
組み合わせ最適化問題と呼ばれる問題は世の中に広く存在している.
組み合わせ最適化問題はNP困難な問題であるため,
一... [more]
RECONF2009-5
pp.25-30
NLP 2008-12-10
15:05
石川 石川県文教会館 ニューロダイナミクスに基づいた自律的無線ネットワーク最適化
長谷川幹雄東京理科大/NICT)・武田太一黒田多朗東京理科大)・原田博司NICTNLP2008-88
無線通信技術の進歩によって、近年様々な無線アクセスネットワークが実用化され、今後もさらに高速なデータ通信を提供するサービ... [more] NLP2008-88
pp.95-100
NC 2008-11-07
14:55
佐賀 佐賀大学 ホップフィールドネットワークにおける状態遷移過程の可視化表現 ~ Nクイーン問題の解探索への適用 ~
山下清貴和久屋 寛佐賀大NC2008-60
ホップフィールドネットワークは,組み合わせ最適化問題の解探索法としての有効性が知られているが,必ずしも最適解が求まるわけ... [more] NC2008-60
pp.7-12
SR, RCS, USN, AN
(併催)
2008-10-23
09:50
沖縄 沖縄産業支援センター [招待講演]コグニティブ無線ネットワークと自律的最適化アルゴリズム
長谷川幹雄東京理科大/NICTRCS2008-114 SR2008-51 AN2008-39 USN2008-51
組み合わせ最適化問題は様々な分野で生じる問題であり、様々なアルゴリズムが提案されてきた。その解法の一つとして、大規模な並... [more] RCS2008-114 SR2008-51 AN2008-39 USN2008-51
pp.69-74(RCS), pp.91-96(SR), pp.59-64(AN), pp.77-82(USN)
NC, NLP
(共催)
2008-06-27
16:00
沖縄 琉球大学 ホップフィールドネットワークにおける状態遷移過程の可視化表現 ~ 組み合わせ最適化問題の解探索のとき ~
山下清貴和久屋 寛佐賀大NC2008-28
ホップフィールドネットワークは,組み合わせ最適化問題の解探索法としての有効性が知られているが,必ずしも最適解が求まるわけ... [more] NC2008-28
pp.85-90
NLP 2008-03-28
13:30
兵庫 神戸大学 A New Chaotic Algorithm for Solving Traveling Salesman Problems by Using 2-opt and Or-opt Algorithms
Takafumi MatsuuraTohru IkeguchiSaitama Univ.NLP2007-173
カオスダイナミクスを用いた,巡回セールスマン問題の解法が提案されている.この解法は,局所探索法
である2-opt 法の... [more]
NLP2007-173
pp.37-42
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