カオス力学系に基づくニューラルネットワークの動的学習
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概要
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環境との動的な相互作用により、2値パターンを学習する動的学習モデルを提案する。記憶系を、多自由度系である連想記憶部と低自由度系である秩序変数で構成し、両者の相互作用が存在する発展方式をローレンツ方程式から導出した。そして、秩序変数の発展方程式のパラメータを変化させることにより、連想記憶部の出力の多様性を変化させられること、更に未知パターンに対しては, I don't know状態を示すことを計算機シミュレーションにより確認した。また、環境との動的相互作用の下で学習を行ったところ、系の状態がカオス的状態から周期的状態へと変化することを計算機シミュレーションにより確認した。このことから、学習に伴い系にある種の秩序が形成されたものと考えられる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-20
著者
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