カオスニューラルネットワークを用いたノイズ制御による記憶探索モデル
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概要
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ダイナミカルノイズを付加したカオスニューラルネットワークの動的な性質はノイズ振幅によって変化する。ターゲットパターンをカオス状態で探索し、ターゲットパターンに非カオス状態で収束させることで、ダイナミカルノイズを付加した自己想起型カオスニューラルネットワークモデルを用いた記憶探索モデルを提案する。我々は様々なタイプの記憶パターンで提案モデルをテストした。その結果、記憶パターン間に相関がある場合でも、提案モデルがうまく機能することがわかった。
- 2012-01-16
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