周期カオスニューロンを用いたニューラルネットワークによる記憶パターンの自己想起II
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概要
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カオス現象には、確率的な現象と決定論的な現象が併存しており、安定性、軌道不安定性、位相混合性、不変集合の双極性、不変集合の自己相似性、分岐構造の自己相似性、共鴫現象などの多様性を持つことが明らかにされつつある。これらには、出力関数として周期関数を持つカオスニューロンが提案されている(1)(2)。ここでは、その周期カオスニューロンのカオス的な振舞いを利用した自己想起モデルを構成するために、パターン想起を行うカオスニューラルネットワークを構成して、カオス状態における挙動を検討している(3)。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
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