学習モデル

本研究で用いたカオスニューラルネットワークのモデルは図5.1に示したものである。このネットワークは相互結合型であり$X_i$は出力、$A_i$は外部からの入力を示す。

ネットワークにおける$i$番目のニューロンの振舞いは、式(5.1)で表すことができる。この式は3.3節で示した式(3.5)と同じであり、出力の式は式(3.6)と同じである。

図 5.1: カオスニューラルネットワークモデル

$$\left. \begin{array}{ll} \xi_i(t+1) & = k_s\xi_i(t) + v... ... & = k_r\zeta_i(t)-\alpha x_i(t)-\theta_i \end{array} \right.$$ (5.1)

また今回の研究のパラメータを表5.1のように決めた。

表 5.1: カオスニューロンのパラメータ

$\varepsilon$ = 0.015	$\upsilon_{ij}$ = 2.0	$k_s$ = 0.95
$k_m = 0.1$	$k_r = 0.95$	$\alpha = 2.0$
$\theta_i = 0.0$	$\mathit{\Delta} w = 0.010$