ダイナミカルノイズを印加したカオスニューラルネットワークに対する統計的解析
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概要
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我々はすでに二次割当問題の近似解法として,カオスニューラルネットワークにダイナミカルノイズを印加する手法を提案している.その後,微小なダイナミカルノイズを印加することにより解探索性能が向上することを示したが,その理由は未だ明らかとなっていない.そこで,性能向上の要因を明らかにするため,微小なダイナミカルノイズがカオスニューラルネットワークのダイナミクスに及ぼす影響の解析を行った.微小なダイナミカルノイズを印加した場合,良い解に対応する発火パタンが高確率で得られることが明らかとなった.そこで,発火パタンの時間変化に着目し,各ニューロンの発火時間間隔を統計的に解析した.その結果,時間間隔の頻度分布がベキ則に従うことが明らかとなった.特に最も性能が向上する量のダイナミカルノイズを印加した場合,ベキ指数が-1.5に漸近するが,印加するノイズ量の増加とともに,ベキ則が消滅する結果が得られた.
- 2011-03-03
著者
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科研究部数理電子情報部門
-
鈴木 貴行
埼玉大学大学院理工学研究科
-
池口 徹
埼玉大
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科:埼玉大学総合研究機構脳科学融合研究センター
-
池口 徹
埼玉大学大学院理工学研究科
-
池口 徹
Graduate School Of Science And Engineering Saitama University:brain Science Institute Saitama Univer
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