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実験モデル

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 である。 このネットワークは相互結合型ネットワークであり、 tex2html_wrap_inline1024 は出力、 tex2html_wrap_inline1200 は外部入力である。

   figure236
図 5.1: カオスニューラルネットワークモデル

この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) で与えられる。

  equation245

また、各パラメータは表5.1 のようにきめた。 tex2html_wrap_inline1096 はシグモイド関数の立ち上がりの鋭さ、 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、 tex2html_wrap_inline1084 は不応性の係数、 tex2html_wrap_inline1134 はしきい値である。また外部入力による各ニューロンへの結合定数vはすべて一定にして、ニューロンごとに入力に対する重みのばらつきはないようにする。

 

 
tex2html_wrap_inline1096 = 0.015 tex2html_wrap_inline1216 = 2.0 tex2html_wrap_inline1218 = 0.95
tex2html_wrap_inline1220 tex2html_wrap_inline1222 tex2html_wrap_inline1224
tex2html_wrap_inline1226
表 5.1: 各パラメータ

ネットワークへの入力には1と-1を用いる。そのため、出力関数を式 (3.3) から出力の最大値が1と-1となるように式(5.2) へ拡張して用いる。その出力特性は、図 5.2 となる。

  equation269

   figure275
図 5.2: 拡張したシグモイド関数



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