| 講演名 | 1997/3/17 カオスニューラルネットワークにおける逐次学習 長名 優子, 服部 元信, 萩原 将文, |
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| 抄録(和) | 本報告では,カオスニューラルネットワークにパターンを継続的に与えることで,未知パターンと既知パターンを判別し,未知パターンに対しては逐次的に学習を行うことができるモデルを提案する。提案モデルでは,既知パターンがネットワークに与えられた場合にはそのパターンの近傍のみが探索されるのに対し,未知パターンが与えられた場合には記憶している複数のパターンの間をカオス的に遍歴することを利用して,既知パターンと未知パターンとの判別を行う。外部入力が未知パターンであると判断された場合にのみ,そのパターンを新しいパターンとして学習する。さらに,パターンの継続的な入力と時間加算を考慮することで,未知パターンにノイズが存在する場合や一部が欠落している場合にも正しいパターンを学習することが可能になる。これらの特徴にはFreemanらが行ったウサギの嗅覚系における生理学的な実験において知られている知見との類似点も多い。計算機シミュレーションを行い,提案モデルの動作を確認し,有効性を示した。 |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a successive learning method in a chaotic neural network using continuous pattern input. It distinguishes an unknown pattern from the stored known patterns and learns the unknown pattern successively. In this model, when a known pattern is given to the network, around the input pattern is searched. In contrast, when an unknown pattern is given, a chaotic itinerancy is shown. In the proposed model, it makes use of the above property in order to distinguish an unknown pattern from the stored known patterns. When the input pattern is regarded as an unknown pattern, the pattern is memorized. Furthermore, it can estimate and learn a correct pattern from a noisy unknown pattern or an incomplete unknown pattern by summation of the successive input pattern. In addition, similarity to the physiological facts in the olfactory bulb of the rabbit found by Freeman are observed in the behavior of the proposed model. A series of computer simulations shows the effectiveness of the proposed model. |
| キーワード(和) | 連想記憶 / カオスニューラルネットワーク / 逐次学習 |
| キーワード(英) | Associative Memory / Chaotic Neural Network / Successive Learning |
| 資料番号 | NC96-132 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/3/17(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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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ワークにおける逐次学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Successive Learning in Chaotic Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想記憶 / Associative Memory |
| キーワード(2)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / Chaotic Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 逐次学習 / Successive Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 長名 優子 / Yuko OSANA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 理工学部 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 服部 元信 / Monotobu HATTORI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 理工学部 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 萩原 将文 / Masafumi HAGIWARA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 理工学部 電気工学科 Department of Electrical Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 発表年月日 | 1997/3/17 |
| 資料番号 | NC96-132 |
| 巻番号（vol） | vol.96 |
| 号番号（no） | 583 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |