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J-GLOBAL ID：202202254967386429   整理番号：22A1174313

多重連続アトラクタの関数Satlins共存に基づく連続リカレントニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Continuous Recurrent Neural Networks Based on Function Satlins Coexistence of Multiple Continuous Attractors

著者 (5件)： Huang Yue (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yu Jiali (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Leng Jinsong (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Bisen (School of Mathematical Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yi Zhang (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： Neural Processing Letters  (Neural Processing Letters)
巻： 54  号： 2  ページ： 1293-1315  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0953A  ISSN： 1370-4621  CODEN： NPLEFG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： リカレントニューラルネットワークにおける多重連続アトラクタの共存,すなわち,パラメータ化された2Dモデルに基づく対称飽和Satlins線形ニューラルネットワーク,を簡略に調査した。非線型活性化関数の飽和部分は,共存を研究するためのブレークスルーである。著者らの研究方法の新規点は非線形ネットワークにおける線形化である。連続アトラクタは一組の接続安定平衡点である。数学における平衡に関する安定性と既存の発見を証明した定理に基づいて,著者らは,再発性ニューラルネットワークにおける2つまたは複数の連続アトラクタの共存のための条件を提案した。また,理論結果を説明するためにシミュレーションも実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *関数 ,  対称性 ,  *ネットワーク ,  動的系 ,  *ニューラルネットワーク ,  *多重化 ,  線形性 ,  二次元 ,  定理 ,  改変 ,  *アトラクタ ,  *神経回路網 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： 平衡点 ,  活性化関数 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  線形化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リカレントニューラルネットワーク ,  動的システム ,  非線形活性化関数 ,  連続アトラクタ ,  共存

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  アトラクタ ,  関数 ,  共存 ,  リカレントニューラルネットワーク