抄録
現在，ニューラルネットワーク（NN）は様々な分野に応用さている．NNの学習にはバックプロパゲーション（BP）法が一般的に用いられている．しかし， BP法には局所解への収束など解決すべきいくつかの問題がある．局所解への収束については，遺伝的アルゴリズム（GA）に代表される確率的な多点探索法を用いた手法が提案されている．近年，GAに似た最適化手法の1つとしてParticle Swarm Optimization（PSO）が提案されている．PSOは概念が簡単であり，問題への適用も比較的容易に行えるため多くの注目を集めている．そこで，本研究では，PSOを用いてNNの学習を行う手法について，BP法との比較実験を行い探索性能に関して実験的検討を行う．
