学習モデル

本研究で用いたカオスニューラルネットワークのモデルを図5.1に示す。 このネットワークは相互結合型である。また$A_i$は外部からの入力、$x_i$と$x_j$は出力を示している。 このネットワークにおける$i$番目のニューロンの振舞いは、3.3節で示したものと同じであり、 式(5.1)で表すことができる。

図 5.1: カオスニューラルネットワークモデル

$$\left. \begin{array}{l} \xi_i(t+1) = k_s\xi_i(t) + v A_i... ...1) = k_r\zeta_i(t)-\alpha x_i(t)-\theta_i \end{array} \right.$$ (5.1)

また今回の研究では、時間減衰定数を$0$とし、 $\alpha$と $\mathit {\Delta } w$を必要に応じて変化させる。 その他のパラメータを次のように決めた。

$\varepsilon$=0.015

$\upsilon_{ij}$=2.0

$\theta_i$=0.0