Maximum-Flow Neural Networkにおける区分線形関数の解追跡効果

摘要

我々は以前の研究でMaximum-Flow Neural Network(MF-NN)を提案し，提案するニューラルrnネットワークが最大フロー問題に適応可能であることを示した．MF-NNにおいて，各ニューロンは飽和特性をrn有する非線形抵抗により接続されている．従来のMF-NNではシグモイド関数が使用されていたが，関数の特性rn上，飽和値である0,1には収束しない問題があった．本研究では区分線形関数を使用することで前述の飽和特rn性を改善し，更に，計算時間の大幅な削減が実現できたことを示す．