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目次
本実験では100素子のネットワークに対し、学習させるランダムパターンの数を増やしていったときの引き込み領域の変化を調べた。素子数は100として、適切な結合加重の変化量は0.012として実験を行う。ネットワークには学習させるパターンを50回継続的に与え、そして次に学習させるパターンを50回継続的に与える。これを学習させるパターン全てにおいて行い、これを1セットの学習として100セット行い、ネットワークに学習をさせる。その後に、実験用入力パターンをネットワークに入力することで、引き込み領域を調べる。
まず、学習させるパターンが1パターンだけのネットワークを用いる。そのパターンに対する実験用入力パターンを1ビットだけ反転させたものから、素子数である100ビット全て反転させたパターンを生成して、ネットワークに入力することで、引き込み領域を調べる。
これを素子数100における最大完全学習パターン数の89パターンまで学習させたネットワークに対して、それぞれのパターンについて実験用入力パターンを作成し、引き込み領域を調べる。
この入力パターンは、1パターンから最大完全学習パターンまで1つずつ増やして変化を見る。
Deguchi Lab.
2011年3月3日