Poincare Mapping of Continuous Recurrent Neural Networks Excited by Temporal External Input
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概要
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This paper analyzes the dynamics of continuous-time recurrent neural networks (RNNs) with continuous temporal external input. We introduce an input space in which the external input is parametrized, and define the product space which consists of the input space and the phase space. We examine the bifurcation caused by changing the external input in the product space. It is shown that the network dynamics can be considered to be approximate transitions on the bifurcation diagram. From the bifurcation viewpoint, the learning process of the RNN can be considered as a process to adjust the bifurcation diagram. The results of this paper show that the given input-output relation is satisfied by a saddle-node bifurcation.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-07-22
著者
-
Gohara Kazutoshi
Department Of Applied Physics Hokkaido University
-
Sato S
Tohoku Univ. Miyagi Jpn
-
Sato Shozo
Department Of Applied Physics Hokkaido University
-
佐藤 省三
Department of Applied Physics, Hokkaido University
-
郷原 一寿
Department of Applied Physics, Hokkaido University
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