Эффективное увеличение области притяжения глобального минимума квадратичного бинарного функционала при нейросетевом поиске
Решается задача минимизации квадратичного функционала в конфигурационном пространстве. Для эффективного увеличения области притяжения глубоких минимумов предлагается матрицу, на которой построен функционал, возводить в степень, и на полученном новом функционале решать задачу минимизации. В работе...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/8145 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Эффективное увеличение области притяжения глобального минимума квадратичного бинарного функционала при нейросетевом поиске / Я.М. Карандашев, Б.В. Крыжановский // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 37-44. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Решается задача минимизации квадратичного функционала в конфигурационном пространстве. Для
эффективного увеличения области притяжения глубоких минимумов предлагается матрицу, на которой
построен функционал, возводить в степень, и на полученном новом функционале решать задачу
минимизации. В работе показано на примере матриц двумерной спинстекольной модели Изинга, что
такая техника приводит к сдвигу спектра минимумов в более глубокую область, резко сокращает число
находимых мелких минимумов и позволяет с большей, на 3 – 4 порядка, вероятностью находить глобальный
минимум. |
|---|