カオスニューラルネットワークダイナミクスへのパターン間相関の影響
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概要
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本研究では,カオスニューラルネットワークに相関がない記憶パターンを埋め込んだ場合と相関がある記憶パターンを埋め込んだ場合の連想記憶の数値実験を行い,記憶パターンの想起頻度を調べ,ダイナミクスヘの記憶パターン間相関の影響を調べた.その結果,記憶パターンに相関がない場合もある場合も,ある転移点を境に非周期的に記憶を巡り続ける動的連想記憶状態から1つの記憶を想起して停止する静的連想記憶状態への転移が存在することがわかった.またこの転移とネットワークとのカオス次元の関係を調べたところ,転移点で最大リヤプノフ数が正から負に変わっていることが確認できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-10
著者
-
黒岩 丈介
福井大学工学部
-
岩井 俊哉
日本大学工学部情報工学科
-
松崎 史也
東北大学工学研究科
-
三宅 章吾
東北大学工学研究科
-
岩井 俊哉
日本大 工
-
岩井 俊哉
日本大学工学部
-
岩井 俊哉
日本大学工
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