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目次
実験目的
以前から本研究室では、カオスニューラルネットワークを用いた学習法として、
ヘッブの学習則に基づいた逐次学習法の研究を行なってきた。
これまで逐次学習法を行うときには3.3節と4.2節で
示したように、、という時間減衰定数を式に取り入れて考えてきた。
この時間減衰定数は、パターンを学習させる際のパターンにノイズが乗っていた場合に、
ノイズの影響を徐々に少なくしていく働きをする定数である。
この時間減衰定数はパターンにノイズが乗っていない場合にとしても学習結果に影響が無いことが確認されている。
そこで本研究では時間減衰定数をとしたとき、入力パターンにノイズが乗っていない場合のカオスニューロンパラメータのと
による学習結果への影響について研究する。さらに、最も高い最大完全学習数を得ることができるカオスニューロンパラメータのと
の値がいくつになるかを調査する。
Deguchi Lab.
2013年2月28日