自己連想記憶ニューラルネットワークのダイナミクス
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概要
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自己連想記憶アナログニューラルネットワークのダイナミクスを理論的に解析する。まず、状態ベクトルと与えられたパターンが張る部分空間Π_1との距離が指数関数的に減少していくことを示す。次にΠ_1上ではダイナミクスはグラディアントフローになっていることを示す。また、Π_1の外でもグラディアントフローになっている事を証明し、カオス的なダイナミクスではない事を示す。最後にΠ_1上でのダイナミクスと、そこへ引き込まれる過程をシミュレーションによって観察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
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