研究速報
深層カオスニューラルネットワークのためのReLUカオスニューロンモデル
2018 年 70 巻 3 号 p. 183-185
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2018 年 70 巻 3 号 p. 183-185
近年，深層ニューラルネットワーク(deep neural network, DNN) が機械学習分野で関心の中心にあり，一方でカオスニューロンモデル及びカオスニューラルネットワーク(chaotic neural network, ChNN) が計算論的神経科学や非線形科学において注目を集めている．しかし，深層のChNN に関する研究は未だない．このギャップを埋めるべく，本稿ではReLU(rectifier linear unit) カオスニューロンモデルを提案する．これはReLU を活性化関数として用いるDNN を，ChNN に拡張する際に必要となる．さらに，ReLU の単純さにも関わらず，単一のReLU カオスニューロンでも動的に変化する出力を生成できることを示す．
