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論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	進化計算に基づく動的バイナリーニューラルネットの解析
その他のタイトル	Analysis of dynamic binary neural networks based on evolutionary computation
著者	著者名 阪, 健人
	著者名 SAKA, Kento
言語	jpn
ISSN	24368083
DOI	https://doi.org/10.15002/00026351
出版者	法政大学大学院理工学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
巻	64
開始ページ	1
終了ページ	3
発行年	2023-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	recurrent neural network
	periodic orbit
	stability
	evolutionary algorithms
抄録	We consider evolutionary synthesis of permutation binary neural network characterized by global permutation connection and local binary connection. The network is simple version of dynamic binary neural network. Although the networks are simple and the parameter space is small, the networks exhibit various periodic orbits of binary vectors. Since analysis of all the periodic orbits is not easy, we focus on globally stable periodic orbits such that almost all initial points fall into the orbits. We present a simple search algorithm for globally stable periodic orbits. Applying the algorithm, we have clarified that permutation binary neural networks generate a variety of globally stable periodic orbits.
資源タイプ	Article
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 理工学研究科編
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