| 講演名 | 2021-10-28 カオスニューラルネットによる学習能力向上に関する検討 長澤 廉師(長岡技科大), 中川 匡弘(長岡技科大), |
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| 抄録(和) | ニューラルネットワークにおける誤差逆伝搬法では, エネルギーが局所的極小値へ収束することが問題となる.一方, 生体内の神経系に見られるカオスダイナミクスを導入したカオスニューラルネットワークは, 局所的極小値を回避する能力を有することが報告されている. 本稿では, 活性化関数としてChebyshev 型の関数を適用した新たなカオスニューラルネットのモデルを構築した. 構築したモデルの学習能力について, 従来の周期型カオスニューロンモデル等と比較を行った. 具体的な学習問題として |
| 抄録(英) | In the backpropagation method in neural networks, the problem is that the energy converges to the local minimum. On the other hand, the chaotic neural networks, which is introduced chaotic dynamics found in the nervous system in vivo, was reported to have the ability to avoid local minimum. In this paper, we constructed a new model of the chaotic neural network by applying Chebyshev-type function as the activation function. We compared the learning ability of the constructed model with that of conventional periodic chaotic neuron models and so on. As a specific learning problem, we took up the n-bit parity problem. Each model was then applied to a three-layer neural network for training. As a result, the learning ability of the constructed model is not as good as that of the conventional periodic chaotic neuron model. The differences between the two results are discussed by showing the distribution of the output. |
| キーワード(和) | カオス / ニューラルネット / 誤差逆伝搬 / nビットパリティ問題 |
| キーワード(英) | Chaos / Neural Networks / Back Propagation / n-bit Parity Problem |
| 資料番号 | NC2021-23 |
| 発行日 | 2021-10-21 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2021/10/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC,ME，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 大須 理英子(早大) |
| 委員長氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.) / Rieko Osu(Waseda Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 堀 潤一(新潟大) / 山川 宏(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 中村 英夫(大阪電気通信大) / 内部 英治(ATR) / 西田 知史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Hideo Nakamura(Osaka Electro-Communication Univ) / Eiji Uchibe(ATR) / Satoshi Nishida(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 赤澤 淳(明治国際医療大学) / 湯田 恵美(東北大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 栗川 知己(関西医科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | カオスニューラルネットによる学習能力向上に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Improvement Learning Performance with Chaos Neurons |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオス / Chaos |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネット / Neural Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 誤差逆伝搬 / Back Propagation |
| キーワード(4)（和/英） | nビットパリティ問題 / n-bit Parity Problem |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 長澤 廉師 / Renshi Nagasawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中川 匡弘 / Masahiro Nakagawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：NUT) |
| 発表年月日 | 2021-10-28 |
| 資料番号 | NC2021-23 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NC-223 |
| ページ範囲 | pp.28-33(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-21 (NC) |