講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-02-28 16:35
カオスニューラルネットワークモデルの記憶パターン断片に対する応答特性 ○濱田利行・黒岩丈介・小倉久和・小高知宏・白井治彦(福井大) NLP2008-149 |
抄録 |
(和) |
本研究では,
3 種類のカオスニューラルネットワークモデルに発現するカオス的
遍歴現象の記憶パターン断片に対する応答特性について研究する.
まず 3つのモデルのカオス的遍歴現象を
軌道不安定性という視点から動力学特性の違いを研究し,
その結果にもとづいて,
記憶パターン断片に対する応答特性の違いを研究する.
その結果,記憶パターン空間での特性が同じようなカオス的遍歴状態
であっても,合原モデルは他のモデルに比べて情報次元が高いことが
わかった.
また,記憶パターン断片に対する応答特性は,合原モデルは軌道不安定性
が強いため,全ての記憶パターン断片の属するアトラクタベイスン
に対して高いアクセス成功率を示した.
一方,奈良&Davisモデルと黒岩&奈良モデルにおいては,軌道不安定性
が低いため合原モデルほど高いアクセス成功率とはならなかったが,
ランダムサーチより優位に高い成功率であった. |
(英) |
In this paper, we investigate response properties to memory pattern fragments
in chaotic wandering states among three types of chaotic neural network model.
At first, we investigate the instability of the orbits in chaotic
wandering states among them.
At last, we invetigate the relationships between the response properties
to memory pattern fragments and the instability of their orbits.
From computer experimetns, even if the chaotic wandering dynamics
in the space of memory patterns among them is similar,
Aihara model shows much more strong instablity
with larger information dimension than the others.
In the response properties to memory pattern fragments,
Aihara model shows the highest success ratio and
the shortest steps for the all memory pattern fragments among them.
On the other hand, Nara & Davis model and Kuroiwa & Nara model
show much higher success ratio and shorter steps than random search. |
キーワード |
(和) |
軌道不安定性 / カオスニューラルネットワークモデル / 記憶探索 / 記憶パターン断片 / カオス的遍歴現象 / / / |
(英) |
Instability of orbit / CNN / Searching procedure / Flagments of memory pattern / Chaotic wandering state / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 442, NLP2008-149, pp. 101-106, 2009年2月. |
資料番号 |
NLP2008-149 |
発行日 |
2009-02-21 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2008-149 |