A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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A Hopfield Network Learning Algorithm for Graph Planarization Um algoritmo de aprendizagem de rede Hopfield para planarização de grafos

Zheng TANG, Rong Long WANG, Qi Ping CAO

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Resumo:

É apresentado um algoritmo de aprendizagem por subida gradiente das redes neurais Hopfield para planarização de grafos. Este algoritmo de aprendizagem usa a rede neural Hopfield para obter um subgrafo planar quase máximo e aumenta a energia modificando os parâmetros em uma direção de subida gradiente para ajudar a rede a escapar do estado do subgrafo planar quase máximo para o estado do máximo. subgrafo planar ou melhor. O algoritmo proposto é aplicado a diversos grafos de até 150 vértices e 1064 arestas. O desempenho do nosso algoritmo é comparado com o do método de Takefuji/Lee. Os resultados da simulação mostram que o algoritmo proposto é muito melhor que o método de Takefuji/Lee em termos de qualidade da solução para cada gráfico testado.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E84-A No.7 pp.1799-1802
Data de publicação
2001/07/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Redes Neurais e Bioengenharia

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