時間遅れ効果を導入したリカレント型神経回路網モデル
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概要
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本研究ではリカレント型神経回路網モデルに時間遅れ効果を導入する手法及びその際の結合行列の決定法を提案する. さらに本モデルが従来の連想記憶モデルとしての機能を有するとともに時間遅れ効果をとりいれない場合には埋め込むことが困難であった記憶アトラクタの形成が可能である事を示す. さらにモデルにカオス的ダイナミクスを発生させた場合における時間遅れの導入による新しい効果を示す為にカオス的ダイナミクスを用いた機能実験をおこなった. その結果として時間遅れ効果をとりいれた場合にはそうでない場合と比較して有用な場合があることが数値実験から判明した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-06-19
著者
-
奈良 重俊
岡山大学大学院自然科学研究科産業創成工学専攻
-
奈良 重俊
岡山大学工学部
-
奈良 重俊
Department Of Electrical And Electronic Engineering Okayama University
-
奈良 重俊
広島大
-
末光 昌和
京都情報大学院大学 応用情報技術研究科
-
末光 昌和
岡山大学大学院自然科学研究科
-
末光 昌和
岡山大院自然科学
-
奈良 重俊
岡山大学電気電子工学科
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