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多層セルラニューラルネットワークの最適設計手法に関する研究

多层细胞神经网络优化设计方法研究

基本信息

批准号：
15760268
负责人：
高橋規一
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の成果は以下の通りである。1.1次元2層セルラニューラルネットワーク(CMN)の安定パターンの特徴付けに関する前年度の成果をまとめ、国際会議2004 IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systemsにおいて発表した。2.一般化固有値最小化に基づくCNN連想記憶設計法が実は線形計画問題に帰着されることを証明し、線形計画法に基づくCNN連想記憶設計法を提案した。提案手法は一般化固有値最小化に基づく方法に比べて設計時間が大幅に短く、従来法と同等の想起性能を示すことを数値実験によって明らかにした。また、大規模ランダムパターンを用いた実験により、提案手法は、外積法、射影学習則、固有構造法などの従来法よりも優れた想起性能を示すことを明らかにした。3.1次元離散時間CNNの安定性を理論的に解析し、任意の初期条件に対してCNNが必ず平衡状態に収束するための必要十分条件を導出した。4.サポートベクトルマシン(SVM)の学習法としてよく用いられる分割法の収束性を解析し、変数選択に関する非常に緩い条件の下で分割法の解が必ず最適解に収束することを証明した。また、非線形回帰のためのSVMの効率的学習法について検討し、分割法に基づく新しい学習アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムの有効性を数値実験によって示した。

The results of this year are as follows: 1.1 2004 IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems. 2. A method for designing CNN associative memory based on generalized intrinsic value minimization is proposed for solving linear planning problems. The proposed approach is based on the minimization of generalized intrinsic value, the design time is significantly shorter than the basic method, and the proposed method has the same memory performance, which makes it numerically practical. For example, a large-scale algorithm can be used to calculate the optimal performance of a system. 3.1 The stability theory of dimensional discrete-time CNN is analyzed, and the necessary conditions for the equilibrium state of CNN are derived. 4. The learning method of SVM is used to analyze the convergence of SVM and prove the optimal convergence of SVM under very slow conditions. The learning method of SVM efficiency based on non-linear regression is proposed. The proposal is based on a number of factors.

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Norikazu Takahashi et al.: "Effect of Biases on the Complete Stability of Planar Dynamical Systems related to CNNs"Proceedings of the 2003 Workshop on Nonlinear Dynamics of Electronic Systems. 263-266 (2003)

Norikazu Takahashi 等人：“偏差对与 CNN 相关的平面动力系统的完全稳定性的影响”2003 年电子系统非线性动力学研讨会论文集。

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Norikazu Takahashi et al.: "On Termination of SMO Algorithm for Support Vector Machines"Proceedings of International Symposium on Information Science and Electrical Engineering 2003. 187-190 (2003)

Norikazu Takahashi 等：“关于支持向量机的 SMO 算法的终止”2003 年信息科学与电气工程国际研讨会论文集。187-190 (2003)

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

A Design Method of Cellular Neural Networks for Associative Memories based on Linear Programming

基于线性规划的联想记忆细胞神经网络设计方法

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
Proceedings of 2004 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications
影响因子：
0
作者：
Norikazu Takahashi et al.;Tetsuo Nishi et al.;Makoto Nagayoshi et al.;Hajime Hara et al.;Masashi Kuranoshita et al.;Tsuyoshi Yamakawa et al.
通讯作者：
Tsuyoshi Yamakawa et al.

永吉実, 高橋規一, 西哲生: "ある種の2層CNNで実現できる定常パターンについて"電気関係学会九州支部第56回連合大会講演論文集. 08-2A-08 (2003)

Minoru Nagayoshi、Kiichi Takahashi、Tetsuo Nishi：“关于某种类型的两层 CNN 可以实现的平稳模式”电气工程学会九州分会第 56 届联席会议论文集 08-2A-08（。 2003）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Necessary and Sufficient Conditions for One-Dimensional Discrete-Time Binary Cellular Neural Network to be Stable-No Input Case-

一维离散时间二元细胞神经网络稳定的充要条件-无输入情况-

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
Proceedings of 8th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications
影响因子：
0
作者：
Norikazu Takahashi et al.;Tetsuo Nishi et al.
通讯作者：
Tetsuo Nishi et al.