オンラインEMアルゴリズムによるカオス力学系の学習と耐ノイズ性
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概要
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正規化ガウス関数ネットワーク(NGnet)は入力空間を柔らかく領域分割し, それぞれのユニットが局所的に線形近似を行うモデルである.我々は以前, NGnetのためのオンラインEMアルゴリズムを提案した.本論文ではNGnetを未知の非線形力学系の同定問題に適用する.本手法によれば力学変数の一部のみが観測された場合でも, 遅れ座標の埋め込みを用いることによってカオス力学系を学習することができる.ここでNGnetは遅れ座標空間でのベクトル場を学習するようにトレーニングされる.また, 2種類のノイズについて学習時における影響を検討した.2種類とは, システムのダイナミックスを乱すシステムノイズと, システムの力学変数を観測する際に付加される観測ノイズである.実験により, NGnetは2種類のノイズが付加された条件下においてもカオス力学系を良く学習できることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-25
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
国際電気通信基礎技術研究所脳情報研究所
-
吉田 和子
Wellcome Trust Centre For Neuroimaging Ucl
-
吉田 和子
奈良先端科学技術大学院大学
-
佐藤 雅昭
ATR人間情報科学研究所
-
佐藤 雅昭
Atr脳情報科学研究所
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