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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃宗聖
研究生(外文):Huang- chung sheng
論文名稱:退火網路中溫度適應性之探討
論文名稱(外文):Adaption of physical temperature in annealed neural networks
指導教授:吳建銘吳建銘引用關係
指導教授(外文):Wu Jiann-Ming
學位類別:碩士
校院名稱:國立東華大學
系所名稱:應用數學研究所
學門:數學及統計學門
學類:數學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
中文關鍵詞:平均場退火法TAP修正式Cross Kullback-Leibler式平行迴火法個別溫度調變法圖形對分問題
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本文我們討論退火網路應用在最佳化問題上兩種實際的自由能量函數以及四種求最佳解的技巧。平均場退火理論和TAP修正式這兩種自由能量形態表現出各自動態特性。在退火網路中,根據不同的溫度適應或解釋方法,動態系統可以用以下四種方法來緩和求解: 1.最陡坡降法在給定的低溫下求極小能量值。 2.決定式均場退火法從一高溫態逐步遞減至足夠低溫來決定平均系統態。 3.平行迴火法處理不同溫度下的相異降溫系統並且在動態平衡的狀況下允許一合適的機率值對系統做交換。 4.個別溫度調變法使用獨立的局部溫度來對各個處裡單元做調變。我們利用圖形對分問題當作基準範例來評估不同方法的特性並做總結。

In this paper, we discuss the effectiveness of two kinds of free energies and four relaxation techniques in annealed neural networks for solving optimization problems. The two kinds of free energies characterize their respective dynamics, mean field annealing (MFA) and TAP (Thouless, Anderson and Plamer) equations. In according to different ways of adaption or interpretation of temperature in annealed neural networks, the dynamics can be relaxed by four corresponding techniques: 1. Gradient descent method searches minimum at a fixed low temperature. 2. Deterministic annealing evaluates mean configuration of annealed neural networks at each temperature with reduction from a high value gradually to a sufficiently low value. 3. Parallel tempering runs different configurations at different temperatures and swaps replicas in a proper probability at thermal equilibrium. 4. Individual modulation employs independent local temperature for each processing element. We use graph bisection problems as benchmarks to evaluate performance of different approaches and come to conclusions.

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