4.パーセプトロンと単一ニューロンモデルの複素化(<小特集>応用分野が広がる複素ニューラルネットワーク)
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概要
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パーセプトロンとそれをそのまま並列化した連想記憶を複素化したものと,南雲・佐藤の単一ニューロンモデルを複素化したものについて論じる.パーセプトロンの結合係数を複素化し,膜電位の絶対値で出力を決定するアルゴリズムによると,2分割できるパターンの数は実数のそれの3倍以上になる.また単一ニューロンの複素化では,カオス的な軌道など興味深い振舞いが観察された.複素化は,インパルス系列の位相情報を複素数の偏角に担わせる.実数モデルの自然な拡張と考えられるが,上の二つのモデルとも理論的な解析はこれからの研究課題である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-01
著者
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