カオス的なニューラルネットワークにおける遍歴現象と協同現象についての研究
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概要
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実際のニューロンには出力後に不応期がある例などから、その動作はニューロンの過去の履歴から大きな影響を受けていることは明らかである。そこで本研究では、ニューロンの内部状態の時間変化が過去の履歴に大きく依存し、さらにカオスの性質の一つである遍歴を考慮したカオスニューラルネットワークモデルを新たに提案し、この系の振る舞いについて考察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-06-14
著者
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