積分作用素によるアトラクタの再構成を用いた連続力学系の学習

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タイトル別名
  • Transient analysis of stiff circuits by using modified backward Euler algorithm

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抄録

三層リカレントニューラルネットワーク(RNN)に非線形連続力学系のスカラー値出力を教師信号として与える学習について考察する。まず、RNNによる力学系の学習を、学習対象とRNNがC^∞共役になるように結合係数を調整することとして定式化する。次にC^∞共役性を与える学習対象の状態空間からの微分同相写像の構成法が作用素を用いて記述されることを示す。さらに一例として積分作用素による状態空間の再構成方法を利用したRNNを構成し、学習の数値計算例を示す。

収録刊行物

  • 信学技報

    信学技報 94 17-24, 1994

    一般社団法人電子情報通信学会

被引用文献 (1)*注記

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572543027224128512
  • NII論文ID
    110003292035
  • NII書誌ID
    AN10060800
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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