7.2 概要

 

サーチアクセスを実現することを目的とした昨年までの研究結果を以下に示す。

• カオス状態を実現できる。
• パラメータによるカオス制御が可能である。
• 初期パターンによりカオス状態は大きく異なってくる。
• シナプス前抑制によりカオス制御が可能である。
• シナプス前抑制によりサーチアクセスが実現できる。
• 4つの初期パターンと4つの検索パターンの組合せにより 計16通りのサーチアクセスが可能である。

よって本研究ではサーチアクセスの特性を調べ、 ただ単にサーチアクセスができるだけでなく、 安定した動作を得るために、以下の項目について調べる。

• 初期パターンをランダムパターンにする。
• 一対一に対応しない特徴で学習させた時の動作を確認する。
• 特徴比較をネットワークではなく、距離を用いておこなう。
• シナプス前抑制を階段関数を用いておこなう。
• カオスニューラルネットワーク１つであったネットワークを カオスニューラルネットワーク、普通のニューラルネットワークの 二つのネットワークを用いておこなう。

実験は以下の通り行なう。

1. 一対一に対応しない特徴で学習させた時の動作を確認する。  
2. 昨年のプログラムのパラメータ特性をとる。  
3. シナプス前抑制、特徴比較を変更してパラメータ特性をとる。  
4. ネットワークを二つに変更してパラメータ特性をとる。  
5. 抑制、特徴比較、ネットワークのすべてを変更して パラメータ特性をとる。  

初期パターンはすべてランダムパターンとする。 (2)から(5)については、 のパラメータをそれぞれ0.1から0.9まで9段階に変化させ、 そのうちで初期パターンのランダムパターンを10種類用意し、 検索パターンバツ・三角・波・星の4種類、 合計40個のうちどれだけ検索できるかを調べた。

プログラムについては実験(5)のプログラムを 付録 B に示す。

• 7.2.1 一対一に対応しない特徴
• 7.2.2 昨年までのプログラム
• 7.2.3 抑制、特徴比較を変更したプログラム
• 7.2.4 ネットワークを変更したプログラム
• 7.2.5 抑制、特徴比較、そしてネットワークを変更したプログラム