カオスニューラルネットワークによる自動学習
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概要
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相互結合型のニューラルネットワークにおいて,未知の外部入力が与えられたときに自動的に学習する手法を提案する.この手法は入力パターンからの継続的なバイアスとシナプス結合の可塑性という二つの局所的なルールからなり,入力に応じて想起または学習を一つの融合されたフェーズの中で行うものである.この手法を時空間的な入力および不応性を有するカオスニューラルネットワークに適用し,この手法の有効性を示す.また従来の相互結合型ネットワークに適用した結果と比較することにより,カオスニューラルネットワークの方がより多くのパターンを記憶することができ,優れた特性を示すことを明らかする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-25
著者
-
渡辺 正峰
東京大学工学系研究科
-
合原 一幸
東京大学工学系研究科
-
渡辺 正峰
東京大学工学部
-
近藤 駿介
東京大学大学院工学系研究科
-
近藤 駿介
東京大学工学系研究科システム量子工学科
-
渡辺 正峰
東京大学大学院工学系研究科
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