2013 Fiscal Year Annual Research Report
アクティブ人工神経回路に基づく最適化システムプラットホーム開発
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23500291
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
早川 吉弘 仙台高等専門学校, 情報システム工学科, 教授 (20250847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 康治 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60125622)
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| Keywords | 高次結合ニューラルネットワーク / IDモデル / 負性抵抗 / 組み合わせ最適化問題 / IDLモデル / GPGPU |
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| Research Abstract |
頻出の現実的問題であるが、計算コストの問題から難しいとされている組み合わせ最適化問題 (COP)の高効率解法を目指した、人工神経回路を使った解法システム研究において、これまで障害となっていたのは極小値の問題である。これを上手に解決可能な新提案のニューロンモデルを利用した、実用化システム実現の観点からアクティブ人工神経回路に基づく最適化システムプラットホーム開発を進めてきた。前年度までは、考案した高次結合IDモデルで顕著になったシステムサイズの増加に対する計算量の問題を離散時間システムの導入や新モデルの提案を通じて高速化、更に複数のネットワークを用いるDS-netの効果的な利用方法の検討を行ってきた。これらの成果を基に最終年度では、巡回セールスマン問題（難しいCOPの特徴的な課題）を使って、DS-netとアクティブニューロンモデルの組み合わせで生じる問題点の検討を行った。その結果Staticネットワーク側で生成する違反情報のチャタリング的な反応を突き止め、ここに確率的なヒステリシス効果を導入することで解決を得ることができた。
GPGPUを用いた並列計算手法の導入による計算時間短縮も実現できており、特に全結合型ネットワークにおいては、モジュラーニューラルネットワーク手法をGPGPUの使用メモリに違いによるアクセス時間の影響を減らす方向に利用可能であることを示すことができた。最終的に前者のDS-Netへ本手法のGPGPUシステム実装までには至らなかったが、今後十分に実現可能であると考えている。
最後にシステム設計の為のGUI型設計支援ツールについてであるが、こちらについてもwebベースで動作可能なプロトタイプアプリケーションの開発に成功している。しかしながら、使い勝手の面では更なる改良が望まれる。
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