リカレントニューラルネットワークによる離散力学系の学習過程
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概要
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本論文では,リカレントニューラルネットワークを用いた離散力学系の学習について,確率的降下法の理論に基づく考察と,数値実験による学習法の比較を行った.まず,確率的降下法の理論に基づき,変数を教師信号の値に拘束する方法による学習が,学習初期段階での学習速度でみる限り学習係数を大きくしたバックプロパゲーション法と等価であることを明らかにした.また,変数を教師信号の値に拘束しない方法でリヤプノフ指数の大きいカオスを学習する場合には,学習初期の段階ではリカレント結合の効果は現れないが,学習が進行するにつれてカオスの作り出す揺らぎが学習を加速することを見出した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-25
著者
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