| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2012-01-23 13:00
スパースな結合をしたカオスニューラルネットワークの動的性質 ○井口清貴・岩井俊哉(日大) NLP2011-124 |
| 抄録 |
(和) |
脳では様々な機能に関連した部位がスパースに結合し,情報を交換している.それを真似て自己想起型カオスニューラルネットワークを一方向的にスパースに結合し,ネットワーク間の動的状態の相関や情報伝達を数値的に調べ,次の結果を得た:(i)結合強度を強めるに従い,ネットワークの相関が強まり,ネットワークのカオス性が弱められた (ii)ネットワークの出力間の平均相互情報量は出力の時間差とともに振動した. |
| (英) |
In the brain, many regions that are related to various functions are sparsely connected and transfer information between them. We numerically investigate correlation of dynamical states and information transmission between sparsely one-way connected auto-associated chaotic neural networks in imitation of real brain and found as follows: (i) as connection strength is larger, degree of chaos becomes weaker while correlation between networks becomes stronger, (ii) average mutual information between outputs of networks oscillate as time difference of outputs. |
| キーワード |
(和) |
カオスニューラルネットワーク / 情報伝達 / 想起 / / / / / |
| (英) |
Chaotic Neural Network / information transmission / association / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 395, NLP2011-124, pp. 1-6, 2012年1月. |
| 資料番号 |
NLP2011-124 |
| 発行日 |
2012-01-16 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NLP2011-124 |