リカレントニューラルネットワークが生成する力学系
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概要
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リカレントニューラルネットワーク(RNN)における学習の問題に関して, 軌道を近似する問題の一つの拡張として, 力学系を近似する問題を研究する. 特に, 学習目標の力学系を近似するために, RNNが可視状態空間上にどのように力学系を生成するかについて系統的に調べる. まず, 隠れユニットをもたないRNNは, あるクラスの力学系を一意的に生成することを証明する. 次に, 隠れユニットをもつRNNがその可視状態空間上に生成し得る力学系として, 神経力学系(NDS)を提案し, 具体例としてアフィン神経力学系(A-NDS)を構成する. 更に, ユークリッド空間上の任意の力学系は, あるA-NDSにより, 任意の精度で近似されることを証明し, 学習目標の力学系を近似するために, 隠れユニットをもつRNNが生成する力学系として, A-NDSを用いることを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-04-25
著者
-
木村 昌弘
龍谷大学理工学部
-
中野 良平
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
中野 良平
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
木村 昌弘
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
中中 良平
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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