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カオス的に休憩するホップフィールドニューラルネットワーク

カオス的に休憩するホップフィールドニューラルネットワーク

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カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-4

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Hopfield Neural Networks with Chaotic Break

著者名: 小笹 大輔(松江工業高等専門学校),粂野紘範 (松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Daisuke Ozasa(Matsue College of Technology),Hironori Kumeno(Matsue College of Technology)

キーワード: ニューラルネットワーク|カオス|カオティックブレイクカオティックブレイク|Neural Networks|Chaos|Chaotic Break

要約(日本語):  本研究ではカオス理論によって生まれる非線形要素を応用し,ニューラルネットワークの発展を実現することを目的としている.ニューラルネットワークとは脳神経系の神経回路網に見られる情報処理システムを計算機上でシミュレーションすることを目指した数学モデルであり,中でもホップフィールドネットワーク(HNN)と呼ばれるモデルを扱う.問題点はエネルギーの減少方向にしか追従性がなく極小値に膠着することで, HNNを実用化するにはこのような局所解収束問題を防ぐためになんらかの改良を加えることが一般的である. カオス理論のHNNへの応用法として,従来ではHNNアルゴリズム内のニューロンの更新式に直接ノイズを加える手法が考案された.そこで本研究では状態値にノイズを加えない手法として,カオス数列の値をしきい値によって判別し休息のセクションに分岐するシステムを考案した.

PDFファイルサイズ: 581 Kバイト

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