| 講演名 | 2000/10/14 Skew-Tent関数を用いたカオス連想モデル 小坂井 孝哲, 中川 匡弘, |
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| 抄録(和) | 本報告では, Skew-Tent活性化関数を用いたカオスニューラルネットワークによる自己想起モデルについて考察する.ここでは, 使用するニューロン数の増加に対する想起性能の変化を調査し, 検討した.さらに, 活性化関数に正弦波関数を用いてシミュレーションを行い, 2つの関数による記憶修復特性の比較, 検討を行った.その結果, ニューロン数増加に対する性能の低下はみられるが, Skew-Tent関数は, 正弦波関数よりも高い性能を有することを確認した. |
| 抄録(英) | In this report, we examine autoassociative model of chaos neural network with a Skew-Tent activation function. We investigated characteristics with respect to the number of neurons. In addition, we utilized the sinusoidal wave function as an activation function, and compared memory retrieval characteristics for two functions. As a result, became although as the neuron increased, memory retrieval characteristics become inefficient, we found that, such a Skew-Tent function becomes more efficient than the sinusoidal wave function. |
| キーワード(和) | 連想記憶 / 周期型活性化関数 / カオスニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | associative memory / periodic activation / chaos neural network |
| 資料番号 | NLP2000-90 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2000/10/14(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Skew-Tent関数を用いたカオス連想モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Chaos Associative Memory with a Skew-Tent Activation Function |
| 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） | 周期型活性化関数 / periodic activation |
| キーワード(3)（和/英） | カオスニューラルネットワーク / chaos neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小坂井 孝哲 / Takanori Kozakai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 工学部 電気系 Departmetn of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 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 工学部 電気系 Departmetn of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Nagaoka University of Technology |
| 発表年月日 | 2000/10/14 |
| 資料番号 | NLP2000-90 |
| 巻番号（vol） | vol.100 |
| 号番号（no） | 382 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |