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カオスニューラルネットワーク

カオスニューロンを構成要素とするニューラルネットワークをカオスニューラルネットワークと呼ぶ。 カオスニューロンの入力はネットワーク外部から受けとるものと、フィードバック入力に分けモデル化される。 M 個の外部入力と N 個のニューロン間の相互結合を持つカオスニューラルネットワークの i 番目のニューロンの振舞いは、

  equation145

で表される。 ここで tex2html_wrap_inline1104 は時刻 t+1 における i 番目のニューロンの出力、 tex2html_wrap_inline1110j 番目の外部入力 tex2html_wrap_inline1114 からのi 番目のニューロンへの結合係数、 tex2html_wrap_inline1118 は時刻 t における j 番目の外部入力の大きさ、 tex2html_wrap_inline1124j 番目のニューロンからi 番目のニューロンへの結合荷重、 関数 h は出力と次の刺激に対する不応性との関係を与える関数、 tex2html_wrap_inline1132 はそれぞれ外部入力、ニューロン間の相互結合、不応性の時間減衰定数である。 tex2html_wrap_inline1134i 番目のニューロンのしきい値である。

式(3.4) において、外部からの入力を表す項を tex2html_wrap_inline1138 、 ニューロン間の相互結合を表す項を tex2html_wrap_inline1140 、 ニューロン自身の不応性の項を tex2html_wrap_inline1142 で表しhgを恒等関数とするとそれぞれ次のように簡略化することができる。

  equation166

この簡略化したものを用いると i 番目のニューロンの出力は次のように表される。

  equation190



Toshinori DEGUCHI
2003年 4月23日 水曜日 17時51分42秒 JST