Optimization Argorithm

 

ホップフィールド型ニューラルネットワークによる最適化

ホップフィールド型ニューラルネットワーク(以下HF-NN)を利用することで最適化問題を解くことができます。このHF-NNは、相互結合型のネットワークであり、HF-NNの定常状態がネットワークから生成されるエネルギー関数の極小値に対応するため、エネルギー関数の最小値を求める問題として利用することが可能です。

本研究室では、形状復元やエッジ検出を標準正則化理論に基づいて多変数の最適化問題として捉えることで、HF-NNによる最適化をコンピュータビジョンの分野に応用してきました。これにより、既存の手法よりも精度の高い結果が得られるようになりました。

HF-NNでの最適化による画像のエッジ抽出

HF-NNでの最適化による走査型電子顕微鏡(SEM)画像からの形状復元