多重降下競争学習と超並列分散処理
多重下降竞争学习和大规模并行分布式处理
基本信息
- 批准号:02255203
- 负责人:
- 金额:$ 0.64万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
- 财政年份:1990
- 资助国家:日本
- 起止时间:1990 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究における競争(competition,競合)とは,複数個の情報処理エレメンとが,それぞれへの重み付き入力を比べ合い,最も適切なエレメントのみが出力をだせる方式をいう.この最優位ニュ-ロンは,自分自身への入力の加わり方,すなわち,入力重みを更新することができる.また,多重降下とは,学習の望ましさの規範であるコスト関数が,複数のコスト降下写像の合成になっている場合いをいう.従って,多重降下競争(競合)アルゴリズムは,明らかに従来の競合学習アルゴリズムよりも,計算論的に広範な能力を有している.平成2年度においては,多重降下競合学習アルゴリズムの骨格となるべき部分の作成を完了できている.ななわち,一括更新型と逐次更新型の両方に対して多重降下競合学習アルゴリズムを作成し,両者が対等であることを示した.ただし,変形のしやすさという立場からは,逐次更新型の方が扱いやすい.得られたアルゴリズムはその能力の広範さを示すために,いろいろな問題に適用された.まず,ユ-リッド空間における巡回セ-ルスマン問題に適用され良好な性能を発揮した.例えば,USA532都市セットについては,真の解よりも3.747%長いだけである.さらにこのアルゴリズムは,一般化されたN台の運搬車経路問題にまで拡張が可能であり,この場合の良好な近似解が初めて得られた.競合学習本来の適用分野であるパタ-ン情報処理に対しても,多重降下競合学習アリゴリズムを適用して,新たな結果を得ている.例えば,画像に適用して,最適化された特徴地図を得ている.この特徴地図を外部の教師信号で操作することにより,人間の表情の変形を得ている.超並列分散処理については,異質な並列性を共存させた計算環境を,エミュレ-タとして初めて作成し,これは平成3年度の研究に引き継がれることになる.
In this study, competition is the most appropriate way to deal with multiple information processing problems. The optimal position of the input force is different from the optimal position. Multiple drop, learning and specification, multiple drop and composition of images. In this paper, we discuss the multi-level competition (competition), the future competition learning, the computational theory of the scope of the ability to change. Heisei 2nd year, multiple drop competition learning is completed. A new type, a new type, a new type, In the middle of the room, the door opened, and the door opened. The problem of the ability of the system to be used is not applicable to the system. The problem is that the problem is applicable to good performance. For example,USA532 cities In this case, a good approximate solution is obtained. Coopetition learning is originally applicable to the division of information processing, multiple drop coopetition learning is applicable to the division of information processing, new results are obtained. For example, the portrait is applicable, and the optimization of the feature is achieved. This feature is based on the external teacher signal, and the human expression is changed. Super-parallel decentralized processing is a process of coexistence of heterogeneous parallelism and computational environment.
项目成果
期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Y.Matsuyama: "Neural net vector quantization “solves"Largeーscale Nーperson TSP with constraints" Proc.International symposium on Information Thery and Its Applications. 2. 703-706 (1990)
Y.Matsuyama:“神经网络矢量量化“解决”带有约束的大规模 N 人 TSP”Proc. 国际信息论及其应用研讨会。2. 703-706 (1990)
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
松山 泰男: "自己組化できるニュ-ラルネットワ-クとユ-クリッド空間における色々な巡回セ-ルスマン問題" 電子情報通信学会論文誌. J74ーDーII. X-X+8 (1991)
Yasuo Matsuyama:“欧几里得空间中的自组装神经网络和各种旅行推销员问题”电子、信息和通信工程师学会会刊 J74-D-II (1991)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
松山 泰男: "多重降下競合アルゴリズムと並列部分最適化" 情報処理学会論文誌. 31. X-X+12 (1991)
Yasuo Matsuyama:“多重下降竞争算法和并行部分优化”,日本信息处理学会汇刊 31. X-X+12 (1991)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
Y.Matsuyama: "Multiple descent cost competilive Learning" Proc.IJCNNーSD. II. 299-306 (1990)
Y.Matsuyama:“多重下降成本竞争性学习”Proc.IJCNN-SD 299-306 (1990)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
Y.Matsuyama: "Competitive Selfーorganization and comgbinatorial optimization" Proc.IJCNNーSD. III. 819-824 (1990)
Y.Matsuyama:“竞争自组织和组合优化”Proc.IJCNN-SD 819-824 (1990)。
- DOI:
- 发表时间:
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
- 通讯作者:
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- 作者:
松山 泰男 - 通讯作者:
松山 泰男
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