アトラクター ネットワークとは

アトラクター ネットワークとして知られる一種の反復動的ネットワークは、時間の経過とともに徐々に一貫したパターンに落ち着くネットワークです。 アトラクター ネットワークを構成するノードは、固定点、周期的、カオス的、ランダム (確率的) のいずれかのパターンの方向に徐々に移動します。 計算神経科学の分野では、アトラクター ネットワークは、連想記憶や運動行動などの神経プロセスを模倣するために広く利用されてきました。 さらに、これらのネットワークは、生物学にヒントを得た機械学習技術でも利用されています。 アトラクター ネットワークは、n 個のノードの集合で構成されており、各ノードは d 次元の空間内のベクトルとして解釈できます (n は d より大きくなります)。 時間の経過とともに、ネットワークの状態は最終的に、d 多様体上にある一連の事前に決定された状態の 1 つに引き寄せられます。 これらの状態はアトラクターとして知られています。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: アトラクター ネットワーク

第 2 章: 人工ニューラル ネットワーク

第 3 章: ヘビアン理論

第 4 章: ホップフィールド ネットワーク

第 5 章: リカレント ニューラル ネットワーク

第 6 章: 自己連想記憶

第 7 章: 双方向連想記憶

第 8 章: 競争学習

第 9 章: 人工ニューラル ネットワークの種類

第 10 章: 動的神経科学

(II) アトラクター ネットワークに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でのアトラクター ネットワークの使用例。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、あらゆる種類の基本的な知識や情報を超えたい人 アトラクター ネットワークの。

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