Newman-Watts型カオスニューラルネットワークの外部入力に対する応答

摘要

In this report, characteristics of synchronization and response to external inputs in Newman-Watts type lattice coupled chaotic neural networks are investigated. It has been reported that synchronized clusters and recombination of the neurons in clusters occur in Newman-Watts type ring coupled chaotic neural networks. However, ring coupled network is not suitable for applications including image processing. Therefore in this report, characteristics of synchronization in the lattice coupling based Newman-Watts type networks to external inputs are investigated. As a result, we find that synchronized clusters responding to spatially distributed external inputs are generated in wider range of global coupling strength than in the simple lattice coupled networks.%本報告では，格子状結合を基にしたカオスニューラルネットワークにおいてNewman-Wattsモデルを構築し，そのネットワークの同期特性と外部入力に対する応答について述べる．著者らは，以前に環状結合を基にしたカオスニューラルネットワークにおいてNewman-Wattsモデルを構築し，カオスニューロンのパラメータにばらつきを与えた場合の同期特性を調査しており，その結果，同期クラスタの発生とクラスタ内に属するニューロンの組み換えが発生する場合があることが判明した．しかし，画像など二次元で表現されるデータの処理への応用を考慮した場合，二次元的な格子状の配置のほうが適している．そこで，本報告では，格子状結合を基にした場合における，ネットワークの平均同期誤差と外部入力に対するネットワークの同期特性を調査した．その結果，Newman-Watts型ネットワークにおいては，大域結合係数値の広い範囲において外部入力の空間分布に対応して同期クラスタを形成することが判明した．