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A Hopfield Network Learning Algorithm for Graph Planarization 그래프 평탄화를 위한 홉필드 네트워크 학습 알고리즘

Zheng TANG, Rong Long WANG, Qi Ping CAO

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요약 :

그래프 평탄화를 위한 Hopfield 신경망의 경사 상승 학습 알고리즘을 제시합니다. 이 학습 알고리즘은 Hopfield 신경망을 사용하여 최대값에 가까운 평면 하위 그래프를 얻고, 네트워크가 최대값에 가까운 평면 하위 그래프 상태에서 최대값에 가까운 상태로 탈출할 수 있도록 경사 상승 방향으로 매개변수를 수정하여 에너지를 증가시킵니다. 평면 하위 그래프 또는 더 나은 것. 제안된 알고리즘은 정점 150개, 간선 1064개까지의 여러 그래프에 적용된다. 우리 알고리즘의 성능은 Takefuji/Lee의 방법과 비교됩니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 테스트된 모든 그래프의 솔루션 품질 측면에서 Takefuji/Lee의 방법보다 훨씬 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.7 pp.1799-1802
발행일
2001/07/01
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
LETTER
범주
신경망과 생명공학

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