カオス震動状態による柔軟な応答想起の実現
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概要
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本研究では,ホップフィールドニューラルネットワークに基づく従来の静的連想記憶モデルを柔軟性のある動的連想記憶モデルに発展させるための手法として,カオスニューラルネットワークによるモデルの拡張を行ない,それによって生じる動的パターン想起の性質について詳しく検討した.その結果,カオスダイナミクスによる自発想起のカオス震動(CT)状態は記銘パターンへの対応(一致)という状況では従来の静的モデルにおける想起と大きくは変らないが,カオスにおける軌道不安定性のために,外部刺激の印加時刻および強度の違いに対して,静的記憶の場合には見られない多様な依存性を有することが確認された.さらに,その応答想起の様相を確率的ノイズによるゆらぎ状態である,ノイズ揺動(NF)状態によるものと比較し,確率的な白色ノイズの性質が大きく反映されるNF状態と違って,CT状態における変動はネットワーク自身の決定論的ダイナミクスによる基本的な動きであり,そのために刺激パターン情報に応じたある程度の指向性と選択性を保持することがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-07-19
著者
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