不安定化制御を用いた周期軌道の学習
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概要
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力学系の周期軌道をニューラルネットワークに学習させる場合、その周期がPであれば高々P点での関数値しか提示されないので、教師信号の持つ情報が少な過ぎ学習の精度が不十分になると考えられる。一方で、窓の状態にある系は潜在的にカオス的な性質を持っており、周期点に落ち着くまでの過渡状態は過渡カオスと呼ばれる複雑な軌道を描く。このような状態にある系の周期点を不安定化すればカオス軌道が生じ、学習に十分なデータが得られる可能性が高い。そこで本報告では、窓の状態にある系の周期点を不安定化し、そのデータを用いて学習実験を行ない、その結果を考察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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