| 大会名称 |
|---|
| 2020年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020S |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020/9/1 |
| セッション番号 |
| N-1 |
| セッション名 |
| 非線形問題 |
| 講演日 |
| 2020/9/18 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 14 |
| 講演番号 |
| N-1-13 |
| タイトル |
| SOMに基づくデジタルスパイクマップの学習 |
| 著者名 |
| ◎澤野悠哉, 斎藤利通, |
| キーワード |
| デジタル力学系, 安定性, 周期軌道 |
| 抄録 |
| 様々なスパイク列を生成するデジタルスパイクマップの自己組織化的学習について考察する. デジタルマップは点の集合上で定義されるデジタル力学系であり, その定常状態は必ず周期軌道となる. 初期値やパラメータに依存して様々な周期軌道を呈することができる. 入力信号に依存してデジタルスパイクマップを自動的に生成するために, 自己組織化マップに基づく簡素な学習アルゴリズムを提案する. 典型的な例題として, 分岐ニューロンに基づくカオス的系列を入力とした場合に生成されるデジタルマップの動作を解析する. 解析方法としては, 周期軌道の多様性に関する簡素な特徴量を用いて行う. |
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