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J-GLOBAL ID：202102267694216484   整理番号：21A0438799

準周期的カオスニューラルネットワークと短期アナログメモリ【JST・京大機械翻訳】

Quasiperiodic-Chaotic Neural Networks and Short-Term Analog Memory

著者 (1件)： Ichinose Natsuhiro (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Yoshida-Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan)
資料名： International Journal of Bifurcation and Chaos  (International Journal of Bifurcation and Chaos)
巻： 31  号： 1  ページ： 2130003  発行年： 2021年 
JST資料番号： W0412A  ISSN： 0218-1274  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 準周期カオスニューラルネットワークのモデルをカオスニューラルネットワークに基づいて提案する。準周期カオスニューロンは,元のカオスニューロンが持たない準周期動力学を示す。準周期とカオス解は,パラメータ空間で排他的に分離される。カオス領域は不変閉曲線の折畳み構造の存在により同定できる。摂動の影響を準周期解で保存する性質を用いて,実数が色を表現するのに許容できる短期視覚メモリを示した。準周期解は,画像が復元されるとき,動的ノイズに敏感である。しかし,ニューロン間の準周期同期はノイズの影響を減らすことができる。準周期性を用いた短期アナログメモリは,アナログ量を直接保存するのに重要である。準周期カオスニューラルネットワークは大規模アナログストレージアレイとして働くことを示した。この型のアナログメモリは,深層学習のようなアナログ計算に潜在的用途を持つ。Copyright 2021 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  雑音 ,  視覚 ,  ニューロン ,  折畳み構造 ,  アナログ系 ,  実数 ,  周期解 ,  摂動 ,  *カオス
準シソーラス用語： 周期性 ,  *アナログメモリ ,  パラメータ空間 ,  *カオスニューラルネットワーク ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カオスニューラルネットワーク ,  準周期性 ,  不変閉曲線 ,  短期アナログメモリ

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： カオスニューラルネットワーク ,  短期 ,  アナログメモリ