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  1. B. 理工学域; 数物科学類・物質化学類・機械工学類・フロンティア工学類・電子情報通信学類・地球社会基盤学類・生命理工学類
  2. b 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1.査読済論文(工)

A stochastic dynamic local search method for learning Multiple-Valued Logic networks

http://hdl.handle.net/2297/19141
http://hdl.handle.net/2297/19141
42dddc29-bdb2-4685-8e17-2a37d32ce3ed
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-KIMURA-H-1085.pdf TE-PR-KIMURA-H-1085.pdf (294.6 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル A stochastic dynamic local search method for learning Multiple-Valued Logic networks
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Cao, Qiping

× Cao, Qiping

WEKO 14432

Cao, Qiping

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Gao, Shangce

× Gao, Shangce

WEKO 14433

Gao, Shangce

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Zhang, Jianchen

× Zhang, Jianchen

WEKO 14434

Zhang, Jianchen

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Tang, Zheng

× Tang, Zheng

WEKO 14435

Tang, Zheng

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Kimura, Haruhiko

× Kimura, Haruhiko

WEKO 187
e-Rad 60141371
研究者番号 60141371

Kimura, Haruhiko

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提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学理工研究域電子情報学系
書誌情報 IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences

巻 E90-A, 号 5, p. 1085-1092, 発行日 2007-05-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0916-8508
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA10826239
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1093/ietfec/e90-a.5.1085
出版者
出版者 IEICE The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers = 電子情報通信学会
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we propose a stochastic dynamic local search (SDLS) method for Multiple-Valued Logic (MVL) learning by introducing stochastic dynamics into the traditional local search method. The proposed learning network maintains some trends of quick descent to either global minimum or a local minimum, and at the same time has some chance of escaping from local minima by permitting temporary error increases during learning. Thus the network may eventually reach the global minimum state or its best approximation with very high probability. Simulation results show that the proposed algorithm has the superior abilities to find the global minimum for the MVL network learning within reasonable number of iterations. Copyright © 2007 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-28 01:48:12.681473
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