目次

• 第1章 序論
• 第2章 ニューロンとニューラルネットワーク
  • 2.1 ニューロンとは
  • 2.2 ニューロンモデル
  • 2.3 ニューラルネットワーク
  • 2.4 ニューラルネットワークの協調 競合作用
  • 2.5 ニューラルネットワークのエネルギー関数
• 第3章 カオスとカオスニューラルネットワーク
  • 3.1 カオスの定義
  • 3.2 カオス的挙動
  • 3.3 カオスアトラクタとフラクタル
  • 3.4 カオスニューロンモデル
  • 3.5 カオスニューラルネットワーク
• 第4章 追加学習
  • 4.1 学習
  • 4.2 未知パターン 既知パターンの判別
  • 4.3 広域的追加学習
    • 4.3.1 安定条件
    • 4.3.2 広域的追加学習の方法
  • 4.4 局所的追加学習
    • 4.4.1 局所的追加学習の方法
    • 4.4.2 ニューロンの内部状態の推移
    • 4.4.3 結合荷重の推移
• 第5章 実験
  • 5.1 目的
  • 5.2 実験概要
    • 5.2.1 実験モデル
    • 5.2.2 広域的追加学習の実験結果および考察
    • 5.2.3 局所的追加学習の実験結果および考察
    • 5.2.4 広域的追加学習と局所的追加学習の比較実験の結果および考察
• 第6章 結言
• 参考文献
• 付録A 広域的な追加学習をするプログラム
• 付録B 局所的な追加学習をするプログラム
• 付録C 広域的追加学習のグラフィック
• 付録D 局所的追加学習のグラフィック
• この文書について ...

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