6.1 実験概要

第6章までに述べたことについて確認するため、電子計算機上でランダム層について、実験を行なった。

1. ランダムパターンの実験

   学習パターンを、乱数を用いて作成したランダムパターンとして、想起能力を測定する。

   1. 学習パターン数15としたときの想起能力

      サイクル周期、およびサイクル数をそれぞれ、(3,5),(5,3) としたときの想起能力を測定する。

   2. 学習パターン数16としたときの想起能力

      サイクル周期、およびサイクル数をそれぞれ、(4,4),(8,2) としたときの想起能力を測定する。

   3. 学習パターン数18としたときの想起能力

      サイクル周期、およびサイクル数をそれぞれ、(3,6),(6,3) としたときの想起能力を測定する。

2. 文字パターンの実験

   学習パターンを、数字やアルファベットなどの、任意の文字パターンとして、想起能力を測定する。 ただし、学習パターン数15、サイクル周期5、サイクル数3とした。

実験は全て1層あたりのニューロン数173とした。 ノイズを加える範囲は15%から50%まで1%刻みで増加させ、各値で100通りの初期値について測定を行なった。 さらに、ランダム層モデルにおいて、サイクル内に他のサイクルと同じパターンがない場合が最も想起能力が高くなることが確認されているので[2]、学習パターン内に同一パターンがない場合について測定を行なった。