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J-GLOBAL ID：201702245992818354   整理番号：17A0058294

点とボックス制約のある楕円体間の距離を計算するための射影に基づくリカレントニューラルネットワークアプローチ【Powered by NICT】

A projection based recurrent neural network approach to compute the distance between a point and an ellipsoid with box constraint

著者 (3件)： Gu Shenshen (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, P. R. China) ,  Peng Jiao (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, P. R. China) ,  Zhang Jiarui (School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, 200072, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： YAC  ページ： 459-462  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,点の間の距離とボックス制約楕円体を計算するための射影に基づくリカレントニューラルネットワークを提案した。提案ニューラルネットワークは,制約と良く知られた射影定理の接線空間にコスト勾配射影を利用した。ニューラルネットワークが安定であることを証明できた。また有限時間内で最適解に向けて大域的収束の能力も保証されている。大域収束解析は,非凸制約付最適化問題のための確立した。数値シミュレーションにより,提案したこのリカレントニューラルネットワークモデルの性能を説明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *射影 ,  制約付最適化問題 ,  *楕円体 ,  *制約条件 ,  *ニューラルネットワーク ,  凸形
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  収束解析 ,  最適解 ,  *リカレントニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 点 ,  ボックス ,  制約 ,  楕円体 ,  計算 ,  射影