カオスニューラルネットにおける特徴による連想ダイナミクスの制御
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概要
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カオスを容易に生成するカオスニューロンからなるカオスニューラルネットを用いて相関学習によりパターンを記憶させると,カオスニューロン内部のパラメータにより動的想起(カオス)/自己想起(非カオス)状態を制御できる.この動的想起を状態空間のサンプリングに利用して,パターンを検索することができる.検索中,ネットワークの出力パターンから特徴を抽出し,望ましい特徴に近づいたら自己想起となるようカオスを抑え,特徴の一致するパターンを想起させる.本研究では,カオスニューロン内部のパラメータではなく,実際の神経細胞にも見られるニューロン外部のシナプス前抑制をモデル化し, このモデルにより制御する.特徴の抽出および比較は,バックプロパゲーションネットにより行う.またネットワークによる特徴の抽出により,検索過程を特徴空間で見ることができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-08-25
著者
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