第6章 結言

本論文では、離散時間モデルのニューラルネットワークに差分方程式のカオスアトラクタを学習させるために、 バックプロパゲーションという学習則を用いて学習のアルゴリズムを用いて、 一つのネットワークに二つのカオスアトラクタを同時に学習させる方法について提案し、実際にエノン写像と折り曲げ模様の写像を学習させた。 この実験では、計 6 通りの学習を行なったがどれも、多少誤差があったがほぼ正確に学習がやれ、エノン写像、折り曲げ模様の写像の式のダイナミクスもある程度学習されていた。 その中でも、 、 において 700 万回学習を行なった時の結果が最も良く学習することができた。

今後の課題としては、

１.その他の様々なアルゴリズムを検討して、より複雑なダイナミクスを持つカオスアトラクタを学習させる。

２.複数にカオスアトラクタをより精度良く一つのニューラルネットワークに学習させる。

これらの課題を今後の課題として実現することを期待したい。

謝辞

最後に、本研究を進めるにあたり、一年間終始多大な御指導を賜わりました出口利憲先生に深く感謝致します。

また、同卒研室の同士であり一年間共に研究を進めてきた鈴木 真也氏、田中 美由紀氏、玉置 千夏子氏、柘植 章博氏に深く御礼申し上げます。