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カオスニューラルネットワーク

カオスニューロンモデルを相互結合したネットワークは カオスニューラルネットワークと呼ばれている。 M 個の外部入力と N 個のニューロン間の相互結合を持つ カオスニューラルネットワークにおいて, i 番目のカオスニューロンのダイナミクスは次式で与えられる。 [7]

  equation165

ここで tex2html_wrap_inline1135 は時刻 t+1 における i 番目 tex2html_wrap_inline1249 の ニューロンの出力, tex2html_wrap_inline1251j 番目の外部入力 tex2html_wrap_inline1255 からの i 番目のニューロンへの重み, tex2html_wrap_inline1259 は時刻 t における j 番目 tex2html_wrap_inline1265 の 外部入力の大きさ, tex2html_wrap_inline1267j 番目のニューロンから i 番目のニューロンへの重み, 関数 h は出力と次の刺激に対する不応性との関係を与える関数, tex2html_wrap_inline1275 は定数, tex2html_wrap_inline1277i 番目のニューロンのしきい値である。

この時, i 番目のニューロンの内部状態を,外部入力の項 tex2html_wrap_inline1283 と ニューロン間の相互結合の項 tex2html_wrap_inline1285 , そしてニューロン自身の不応性の項 tex2html_wrap_inline1287 の 三つに分けて考えると式(3.4)は

  equation186

と表すことができ,それぞれ次のように簡単化できる。

  equation189



Toshinori DEGUCHI
2003年 4月14日 月曜日 09時55分33秒 JST