非単調活性化関数を用いたカオスニューラルネットワークの提案
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概要
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本稿では,非単調な活性化関数を用い,それを動的に変化させることによってカオス的ダイナミクスを導入した新しいカオスニューラルネットワークを提案する.さらに,このネットワークをメモリサーチシステムに適用した.その際,あるニューロンの出力が特徴条件と一致する場合は出力がより強くなり,逆に一致しない場合は出力が小さくなるような新しい制御項を導入する.この制御項は,ネットワークの状態遷移に常に弱い制約を加え,特徴条件を満たす解空間を優先的に探索するための項である.この制御項によって,より少ないステップ数で目的のパターンを想起することが可能となった.そして, Sigmoid関数を用いた従来手法ではほとんど想起できなくなるような記憶パターン数において,本手法では大幅な検索成功率の向上を果たした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
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