強化学習による連想記憶カオスニューラルネットワークのカオスへの制御
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概要
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本報告では、強化学習の一種であるQ学習を用いて、周期状態をカオス状態へ制御するいわゆるカオスのanti-controlをカオスニューラルネットワークに適用する試みについて述べる。具体的にはニューロン数16と100の連想記憶カオスニューラルネットワークにおいて、強化学習を用いてネットワークに制御入力を加えることにより、anti-controlを行う。その結果、anti-controlで得られた状態は、制御対象の最大リアプノフ指数が正になるという通常の意味でのカオスを作り出すことには成功していない。しかし、anti-control実行中に制御対象の出力を非周期的にすることに成功した。
- 2003-03-10
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