講演名 2002/11/6
シンボル列を学習したカオスニューラルネットワークの分岐特性
杉本 博史, 安達 雅春,
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抄録(和) 本報告では、シンボル処理を行う従来型のニューラルネットワークの代表的なモデルであるElman型ネットワークの中間層にカオスニューロンを用いたネットワークの特性について述べる。まず、学習時にはカオスニューロン固有のパラメータをカオス応答を示し難い値に設定してシンボル列データの学習を行い、次に、学習終了後のネットワークにおいて、学習時の入力データ別にカオスニューロン固有のパラメータを分岐パラメータとした中間層素子の応答の分岐特性を調べた。この結果、学習データのうち、文脈に依存して望ましい出力が変わる入力データで得られた分岐図では、中間層ニューロンの全てがカオス応答を示し、しかも他の入力データに対する分岐図よりもカオス応答の範囲が広くなることが明らかになった。
抄録(英) In this article, characteristics of an Elman type artificial neural network whose hidden layer is composed of chaotic neuron models is investigated. The network is trained for a symbolic sequence with the parameter values of the chaotic neurons being set so that the chaotic neuron shows periodic response by itself. Then, bifurcation diagrams of the response of the hidden neurons of the trained network are obtained by changing the parameter values of the chaotic neuron as the bifurcation parameters. As the result, the network shows chaotic response in much more hidden neurons and wider range of the bifurcation parameters when the input is fixed to the training input data whose desired output depends on the context of the sequence than case when the input is fixed to the context free one.
キーワード(和) カオスニューロンモデル / Elman型ネットワーク / シンボル列
キーワード(英) Chaotic neuron model / Elman network / Symbolic sequence
資料番号 NLP2002-83
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2002/11/6(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) シンボル列を学習したカオスニューラルネットワークの分岐特性
サブタイトル(和)
タイトル(英) Bifurcation of a Chaotic Neural Network Trained with a Symbolic Sequence
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) カオスニューロンモデル / Chaotic neuron model
キーワード(2)(和/英) Elman型ネットワーク / Elman network
キーワード(3)(和/英) シンボル列 / Symbolic sequence
第 1 著者 氏名(和/英) 杉本 博史 / Hiroshi SUGIMOTO
第 1 著者 所属(和/英) 東京電機大学大学院 工学研究科 電子工学
Department of Electric Engineering, Graduate School of Engineering, Tokyo Denki University
第 2 著者 氏名(和/英) 安達 雅春 / Masaharu ADACHI
第 2 著者 所属(和/英) 東京電機大学大学院 工学研究科 電子工学
Department of Electric Engineering, Graduate School of Engineering, Tokyo Denki University
発表年月日 2002/11/6
資料番号 NLP2002-83
巻番号(vol) vol.102
号番号(no) 432
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日