カオスニューラルネットワークにおける逐次学習
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概要
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本論文では, カオスニューラルネットワークにパターンを継続的に与えることで, 未知パターンと既知パターンを判別し, 未知パターンに対しては逐次的に学習を行うことができるモデルを提案する. 提案モデルでは, 既知パターンがネットワークに与えられた場合にはそのパターンの近傍のみが探索されるのに対し, 未知パターンが与えられた場合には記憶している複数のパターンの間をカオス的に遍歴することを利用して, 既知パターンと未知パターンとの判別を行う. 外部入力が未知パターンであると判断された場合にのみ, そのパターンを新しいパターンとして学習する. 更に, パターンの継続的な入力と時間加算を考慮することで, 未知パターンにノイズが存在する場合や一部が欠落している場合にもノイズや欠落のないパターンを学習することが可能になる. これらの特徴にはFreemanらが行ったウサギの嗅覚系における生理学的な実験において知られている知見との類似点も多い. 計算機シミュレーションを行い, 提案モデルの動作を確認し, 有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-25
著者
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