ニューラルネットワークの時空間パターン解析用シミュレータ
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概要
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多値ニューロンの入出力特性をステップ関数の合成とみなすことで, 区分定数化手法を用いたニューラルネットワークの高速シミュレータを開発する. このシミュレータでは, 微分方程式を陽的に解析することなく, ニューロンの出力ベクトルと内部状態によって多値論理ニューラルネットワークの安定状態及び, 状態遷移を調べる. 特に, ニューロンの入出力特性を区分定数モデルとして与えることにより, 状態遷移の高速な解析を可能としている. 環状結合系ネットワークのシミュレーションを行い, 直接法によるシミュレータと本シミュレータとの比較を行う. この結果, 本シミュレータによれば, 環状結合系ネットワークの状態遷移を従来法に比べて500倍以上高速に解析できることを示す.
- 1997-10-07
著者
-
浅井 秀樹
静岡大学工学部
-
二宮 洋
湘南工科大学工学部情報工学科
-
加茂 篤司
静岡大学工学部
-
二宮 洋
静岡大学工学部システム工学科
-
中川 朗洋
静岡大学工学部システム工学科
-
浅井 秀樹
静岡大学工学研究科:静岡大学工学部システム工学科
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