実験結果

　　　

式(5.3)の $\Upsilon_{cha}$ の値を変えて記憶検索した時の成功率を、Table 6.2に示 す。左側の数値が学習させたパターンの順番を示し、右側は上に記した抑制値で検索が成功した ら◯、失敗したら×となり、◯と×の横に書いてある数字が、検索が成功するまでにかかった時間 である。ここで言う時間とは、ステップ数である。数値が書いていない場合は、ネットワークが答 えを発見できなかったため検索失敗とみなす。×の横に数値が書いてある場合は、ネットワークの 発見した答えが誤りであったため検索失敗であったことを示す。

表 6.2: Experiment Result 1

Number	0.8	0.8*$r_1$	0.8*$r_2$	0.8*$r_3$	$2*\cos (\mbox{step}/ \pi )$	$2*\sin (\mbox{step}/ \pi )$
1	×	◯:1,209	◯:202	◯:2,214	◯:4,752	◯:3,685
2	◯:266	◯:407	◯:690	◯:610	◯:129	◯:3,364
3	×	◯:847	◯:412	◯:731	◯:2,164	◯:108
4	×	◯:310	◯:290	◯:207	◯:2,454	◯:564
5	×	◯:291	◯:217	◯:37	◯:1,990	◯:215
6	◯:209	◯:217	◯:2,354	◯: 359	◯:600	◯:590
7	◯:177	×:269	×:609	◯:298	◯:216	◯:511
8	×	◯:324	◯:390	◯:180	◯:328	◯:5
9	×	◯:1,371	◯:5,369	◯:1,144	◯:366	◯:4,223
10	◯:0	◯:0	◯:0	◯:0	◯:0	◯:0
Success rate[%]	40	90	90	100	100	100

表にある$r_1,r_2,r_3$はそれぞれ範囲の異なる一様乱数を表しており、 $-0.5 < r_1 < 0.5 , -1 < r_2 < 1 , 0 < r_3 < 1$である。 表にある$\mbox{step}$は、関数が呼び出された回数を示しており、呼び出される たびにインクリメントされる。関数は、カオスニューラルネットワークの出力が更新されたタイミング で呼び出される。成功率は、記憶検索に成功したパターン数をパターン数の合計で 割ることで算出した。

Table 6.2より、ランダムパターンが10種類の場合の記憶検索は、抑制値が定数の場合のみ 成功率が極端に低く、乱数や三角関数を加えた場合は成功率が高くなることがわかる。乱数を 用いた場合の$0.8*r_1$、$0.8*r_2$で、パターン7だけ検索に失敗している。しかし収束はしてい るので、原因は特徴抽出機構にあると思われる。