バイナリーニューラルネットワークによるルールダイナミクスの合成(光カオス,一般)
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概要
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本論文は、シグナム関数と2値の結合パラメータを持つバイナリーニューラルネットワーク(BNNs)について研究している。BNNは多様なブール関数を実現することが出来る。その典型的な例としては、教師信号としてバイナリーセルラートーとマトン(BCA)のルール表として利用することである。ある簡単な学習アルゴリズムを適用することでBNNはBCAのルール表を学習できる。そして、BNNはBCAのダイナミクスを支配でき、ロバスト性を持っている。われわれは基本的な数値実験をすることで、BNNの効率的な関数が確認できた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-07-31
著者
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