ニューラルネットワークによる連続力学系の学習過程の非自律的差分方程式の理論を用いた解析
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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による連続力学系の学習の最適点の近傍での収束条件を,結合パラメータを変数とする非自律的差分方程式の不動点の安定性として考察する.教師信号が平衡点の場合はパラメータの個数が学習対象の系の次元よりも小さければ,周期軌道および概周期軌道を学習する場合は一般的に,学習は局所収束することを証明する.また,カオス軌道を学習する場合は線形近似解析が困難であり,結合パラメータに関して線形なネットワークの場合のみ局所的な収束が保証されることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-12-25
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