興奮性を持つ写像によるニューラルネットワーク・モデルとその時系列学習への応用
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概要
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興奮性を有する写像をニューロンのモデルとして, それらを時間遅れのあるシナプスで全結合したニューラルネットワークモデルを提案した.素子それ自体のダイナミクスは比較的単純であるものの, ネットワークの集団カオス的な振る舞いと, 部分的な同期現象が見いだされた.相関学習アルゴリズムによってシナプスを強化することによってニューロンの同期化が促進されるだけでなく, 外部入力によって集団的な同期発火の周期を制御することが可能で, しかも比較的小規模なネットワークであっても, 記憶可能な時間スケールは素子に固有の時間スケールの数十倍以上に及ぶことがシミュレーションにより見いだされた.他方で, 系全体はカオス的に振る舞うにもかかわらず, 制御可能な振動周期の分解能は高い.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-11-17
著者
-
早川 美徳
東北大院理
-
沢田 康次
東北工業大学
-
澤田 康次
東北大通研
-
沢田 康次
東北大学 電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電気通信研究所
-
早川 美徳
東北大学電気通信研究所
-
沢田 康次
東北大学電情報科学研究科
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