システム制御情報学会 研究発表講演会講演論文集
第47回システム制御情報学会研究発表講演会
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決定論的なカオスニューラルネットにおける確率共鳴的特性
堅田 尚郁西村 治彦
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p. 5005

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抄録
We set up a signal-driven scheme of associative neural networks with the coupling constants corresponding to certain information, and investigate the stimulus-response behaviors under the deterministic dynamics of chaotic neurons, comparing with the conventional case of Hopfield network with stochastic noise. It is shown that the chaotic neural network can enhance weak subthreshold signals and have higher coherence abilities between stimulus and response than those attained by the conventional stochastic model.
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© 2003 システム制御情報学会
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