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目次
カオスニューラルネットワーク
3.2節で述べたカオスニューロンモデルの相互結合系として、カオスニューラルネットワークモデルが構成できる。
このとき、ネットワークを構成するニューロンの各々は、
一般にネットワーク内部からのフィードバック入力とネットワーク外部からの入力を受けるものとしてモデル化し、任意のアーキテクチャに対応できるようにする。
個の外部入力と 個のニューロン間の相互結合を持つカオスニューラルネットワークの 番目のニューロンの振る舞いは式(3.4)で表される。[6]
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(3.4) |
また以下にそれぞれの変数が表す意味を示す。
- : 時刻における番目(
)のニューロンの出力
- : 番目の外部入力から番目のニューロンへの重み
- : 時刻における番目(
)の外部入力の大きさ
- : 番目のニューロンから番目のニューロンへの重み
- : 外部入力項に対する時間減衰定数(
)
- : 他のニューロンからのフィードバック入力項に対する時間減衰定数
- 番目のニューロンの不応性の時間減衰定数(
)
- :閾値
は不応性によるフィードバックの大きさを求める関数であり、
は軸索の伝達関数である。
ここで外部からの入力を表す項を 、
ニューロン間の相互結合を表す項を、
ニューロン自身の不応性の項を で表すと、
それぞれの項は次のように簡略化できる。[4]
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(3.5) |
式(3.5)を用いると、 番目のニューロンの出力は次のように表される。
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(3.6) |
Deguchi Lab.
2013年2月28日