系列想起ニューラルダイナミックスへのシステム負荷因子の影響
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概要
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逐次的パーセプトロン学習則を用いることにより,任意の非直交パターン群を周期安定な想起系列として,同期的に動作する離散値ニューラルネットワークに記憶させることが可能である.本論文では, こうして得られた非対称シナプス結合の動的ニューラルネットワークに対して,シナプス希薄化とニューロンへの熱的ノイズという質的に異なる(決定論的/確率論的)負荷因子を導入し,これらが想起過程や記憶容量に与える影響について数値シミュレーションにより実験的に検討する. また, シナプス希薄化の進行と共にネットワークが示す複雑挙動のカオス性についても,連続値ニューラルネットワークにおける最大リアプノフ指数の評価を通して具体的に明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-25
著者
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