AI用語集

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用語

ニューラルネットワークのエネルギー

ネットワークの構成の質を測るスカラー関数であり、その最小化は最適化問題の解決に対応します。シナプスの重みとニューロンの状態を組み合わせて、収束を導きます。

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用語

巡回セールスマン問題

各都市を正確に1回だけ訪れる最短経路を見つけることを目的とする、古典的な組合せ最適化問題です。ホップフィールドネットワークは、この問題をそのエネルギー構造にエンコードすることができます。

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用語

安定状態

これ以上更新が不可能で、エネルギーが局所的に最小であるニューラルネットワークの構成です。これらの状態は、扱われている最適化問題の実行可能解に対応します。

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用語

コスト関数

最適化問題の潜在的な解の質を定量化する数式です。ニューラルネットワークにおいて、これはシステムのエネルギー関数と直接結びついています。

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用語

2値ユニット

最適化ネットワークにおいて、0または1（あるいは-1/+1）の値のみをとるニューロンです。その離散的な状態により、2値の決定変数を持つ組合せ問題をモデル化することができます。

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用語

重み行列

ネットワーク内のすべてのニューロンのペア間の接続強度を含む正方行列です。これはネットワークのトポロジーの中に、最適化問題の制約と目的をエンコードします。

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用語

ネットワークの収束

ニューラルネットワークがエネルギーを最小化する安定状態へと動的に進化するプロセスです。収束の速度とその保証は、ネットワークのアーキテクチャとパラメータに依存します。

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用語

ニューロンのバイアス

ニューロンの活性化閾値を調整するために、重み付けされた入力に加えられる定数項です。最適化ネットワークにおいて、これは個別の制約や決定の好みを表します。

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用語

状態ベクトル

特定の時点におけるニューロンの活性化の全体的な構成を表すベクトル表現。各成分は、ネットワーク内のニューロンの2値状態に対応する。