連続パターンを記憶させた神経回路網におけるカオスと引き込み現象
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概要
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連続パターンを記憶させたニューラルネットワークを用いることにより、動きの検出、発生、サーチ等の新しい機能の実現が期待できる。シーケンシャルなパターンを記憶させたニューラルネットワークでは、各ニューロンに入る入力の数を制限していくとカオス的な振る舞いを示す。カオスの発生過程には、記憶パターン同士の相関に依存したある構造がみられる。カオスの状態を適当なパラメータにより制御し、この構造を積極的に利用することによりパターンの合成、サーチ等の機能を実現することができる。今回は、記憶シーケンスとして連続して変化するパターンを用い、外部入力がネットワークに与える影響について検討したので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-09-05
著者
-
山賀 睦夫
Atr光電波通信研
-
Davis Peter
ATR
-
DAVIS Peter
ATR光電波通信研究所
-
Davis Peter
Ntt コミュニケーション科学基礎研
-
Davis Peter
ATR環境適応通信研究所
-
Davis Peter
Atr光電波研
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