周期カオスニューロンを用いたカオス性を有する時系列の学習
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概要
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本研究では, 非単調型リカレントカオスニューラルネットワークを用いて, カオス的時系列, 非カオス的時系列の学習・予測を行い, それぞれの予測能力を比較・検討する. その結果, 単調型活性化関数を用いるモデルよりも, 非単調型活性化関数を用いるモデルの方が, 予測能力が高いことが示される. また, カオス的時系列と非カオス的時系列を学習・予測した場合, カオス的時系列では, 順方向の学習・予測の方が, 逆方向学習・予測よりも予測能力が高い。一方, 非カオス的時系列では, どちらの予測能力にも差異が認められないことがわかった. よって, 学習対象がカオス時系列である場合のみ, それぞれの予測能力に違いがみられることから, 時系列のカオス性の検定の可能性が示された
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-05-15
著者
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