特徴量平面に基づく動的バイナリーニューラルネットの考察

摘要

2層の動的バイナリーニューラルネットワーク（2DNN）の学習と動作解析について考察する．本ネットワークは様々な2倍周期軌道を生成することができる．この学習のねらいは所望の周期軌道（または不動点）の記憶や，生成された周期軌道の安定性をはかることにある．学習のため，相関学習に基づく簡素な学習法を導入する．安定性の強化のため，ネットワークの接続をスパース化する．ネットワークのふるまいを見るために，定常状態と過渡状態に関連する2つの特徴量を導入する．この特徴量で構成される平面によって，ネットワークのダイナミクスを視覚化することができる．簡素な数値実験によって，学習法と特徴量平面の効果を調べる．