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6.5.4 カオスニューラルネットワーク(km無し)の想起結果のFFT

カオスニューラルネットワーク(km無し)の想起結果をFFTする。 その結果は、図(6.13),(6.14)の実線である。 教師信号と想起結果を比較すると、 1周期目の想起結果は、全く同じ波形になっている。 このことより、完璧に想起できたと言える。 2周期目になると、全体的に誤差が大きくなり、 特に低周波数領域の誤差が大きくなっている。 3周期目以降になると、誤差は2周期目よりもさらに大きくなり、 特に低周波数領域の誤差はかなり大きくなっている。 以上のことより、カオスニューラルネットワーク(km無し)の2周期目以降では、 教師信号とかなり似ている所がある新しい曲を出力したと言える。 総合的に見れば、 tex2html_wrap1489 が0.0526,0.0519,0.0522の場合よりも さらに教師信号と似ている所がある新しい曲を想起したと言える。

   figure423
図 6.9: 教師信号の周波数

   figure431
図 6.10: ニューラルネットの想起結果のFFT

   figure439
図 6.11: カオスニューラルネット(km有り)の想起結果のFFT1

   figure446
図 6.12: カオスニューラルネット(km有り)の想起結果のFFT2

   figure453
図 6.13: カオスニューラルネット(km無し)の想起結果のFFT1

   figure460
図 6.14: カオスニューラルネット(km無し)の想起結果のFFT2



Deguchi Toshinori
Thu Jul 13 11:47:42 JST 2000