next up previous contents
: 学習と適切な結合加重の変化量 : 実験 : 目的   目次

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。

図 5.1: カオスニューラルネットワークモデル
\includegraphics[scale=1.0]{chaosneuron.eps}


\begin{displaymath}
\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.
\end{displaymath} (12)

本研究において、各パラメータは表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$
$\theta_i = 0.0$    



Deguchi Lab. 平成21年3月6日