カオスニューロンと不変測度 : 対称性の観点から
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概要
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周期型カオスニューラルネットワークは,そのカオス制御の容易さから,従来の単調型カオスニューロンより応用に適することが注目されてきた.特に,その記憶容量の大きさは,他の従来の(カオス)ニューラルネットをはるかにしのぐ.その主たる原因であるダイナミクスの特性として,それらのニューロンの出力の分布特性,すなわち,内部状態の不変測度を取り上げることができる.そこで本稿では,典型的なカオス生成写像であるロジスティック写像をはじめ,単調カオスニューロン,周期カオスニューロンの不変測度をFrobenius-Perronの方程式に基づいて求め,その特徴と想起特性の関係について言及する.
- 2003-02-01
著者
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