Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Ефективне збільшення області притягнення глобального мінімуму квадратичного бінарного функціонала при нейромережному пошуку

Крижановський Б.В.1, Карандашев Я.М.1
1 Центр оптико-нейронних технологій НИИС РАН

Повний текст (PDF)

УДК: 004.8:004.9
Мова публікації: Російська
Stuc. intelekt. 2009; 14; (4):37-44

Анотація: Розв’язується задача мінімізації квадратичного функціонала у конфігураційному просторі. Для ефективного збільшення області притягнення глибоких мінімумів пропонується матрицю, на якій побудований функціонал, підносити до степеня, а на отриманому новому функціоналі розв’язувати задачу мінімізації. У роботі показано на прикладі матриць двомірної спінстекольної моделі Ізінга, що така техніка приводить до зрушення спектра мінімумів у більш глибоку область, різко зменшує число знайдених мілких мінімумів і дозволяє з більшою, на 3 – 4 порядки, вірогідністю знаходити глобальний мінімум.

Ключові слова:

Посилання:

Переглянути повний текст статті (PDF)