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学習回数と結合荷重の対称化処理

学習回数は学習させるパターンをそれぞれ50回ずつネットワークに入力する。 すなわち、まず始めにAのパターンをネットワークに50回入力し、学習を行なう。 次に、Bのパターンを50回ネットワークに入力する。 このようにAからZまで順に学習回数分だけ学習を行なう。 AからZまでの学習を1セットとし、1セット終るごとに カオスニューロンでの学習によって得られた結合荷重を 通常のニューロンによって構成されたホップフィールドネットに与え想起を行なう。 そして、26文字の学習を40セット行ない学習回数が増えるに従って、学習個数はどのように変わっていくかを調べる。

本研究では学習を行なった後、非対称な結合荷重に処理を加えて対称にする。 その処理は

の三つの処理を用いる。 また、それぞれの処理を に分けて処理を行ないその結果を調べる。



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