リカレント・ニューラルネットワーク

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：中村純之助 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平5-230195
公開番号（公開出願番号）：特開平7-084974
出願日： 1993年09月16日
公開日（公表日）： 1995年03月31日
要約：

【要約】【目的】自在な波形や振動数の非線形振動を発生、処理することができ、かつ内部パラメータの決定方法が公式として明示され、目標とする物理的特性を持った非線形振動を少ない試行回数で容易に実現できるリカレント・ニューラルネットワークを提供する。【構成】2層の階層構造のリカレント・ニューラルネットワークであって、各層が同一の素子数からなり、かつ、線形の形式ニューロンxiによって構成された第1層と、非線形の形式ニューロンyjで構成された第2層と、第1層の出力をwji倍して第2層へ入力するフィードフォワード結合部と、第2層の出力をλi倍し、かつτiなる時定数の1次遅れを与えた後、第1層へ入力する回帰結合部と、第1層の形式ニューロンxiの出力をμi倍し、かつτiなる時定数で1次遅れを与えた後、再び形式ニューロンxiへ入力する自己結合部とを備え、(数1)式に示す方程式によって動作する構成。

請求項（抜粋）：

2層の階層構造を成し、リカレント・コネクションを有するニューラルネットワークであって、リカレント・ニューラルネットワークの各層が同一の素子数からなり、かつ、線形の形式ニューロンxiによって構成された第1層と、入力信号を非線形関数によって変換して出力する非線形の形式ニューロンyjで構成され、温度パラメータをTjとする第2層と、上記第1層の形式ニューロンxiの出力をwji倍して上記第2層のすべての形式ニューロンyjへ入力するフィードフォワード結合部と、上記第2層の形式ニューロンyiの出力をλi倍し、かつτiなる時定数の1次遅れを与えた後、上記第1層の対応する形式ニューロンxiへ入力する回帰結合部と、上記第1層の形式ニューロンxiの出力をμi倍し、かつτiなる時定数で1次遅れを与えた後、再び形式ニューロンxiへ入力する自己結合部と、を備え、下記(数1)式に示す方程式によって動作し、非線形振動を発生することを特徴とするリカレント・ニューラルネットワーク。【数1】ただし、f:飽和特性を有する非線形出力関数g:微分方程式系の安定性を議論するための特性関数であり、g=0で平衡解曲面(もしくは曲線)が定義されるもの

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