シンボル列を学習したカオスニューラルネットワークの分岐特性
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概要
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本報告では、シンボル処理を行う従来型のニューラルネットワークの代表的なモデルであるElman型ネットワークの中間層にカオスニューロンを用いたネットワークの特性について述べる。まず、学習時にはカオスニューロン固有のパラメータをカオス応答を示し難い値に設定してシンボル列データの学習を行い、次に、学習終了後のネットワークにおいて、学習時の入力データ別にカオスニューロン固有のパラメータを分岐パラメータとした中間層素子の応答の分岐特性を調べた。この結果、学習データのうち、文脈に依存して望ましい出力が変わる入力データで得られた分岐図では、中間層ニューロンの全てがカオス応答を示し、しかも他の入力データに対する分岐図よりもカオス応答の範囲が広くなることが明らかになった。
- 2002-11-06
著者
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