ダイナミックバイナリーニューラルネットのスパース化

摘要

動的バイナリーニューラルネットワークの基本的なダイナミクスと学習能力について述べる。同ネットワークはシグナム活性化関数を用い、様々な2値周期軌道を生成することが可能である。このネットワークのダイナミクスはグレイコードリターンマップを用いて視覚化する。学習アルゴリズムは相関学習に基づき、2層と3層構造のネットワークを導入する。ある教師信号を埋め込み、相関学習によって得られた結合行列を遺伝的アルゴリズムを用いてスパース化を行う。その結合行列のスパース化と軌道の安定性を調べる。あるクラスの教師信号を用いて基本的な数値実験を行い、教師信号を記憶させて、結合行列のスパース化と埋め込んだ信号の収束域の関係を考察する。