リアプノフ関数(読み)りあぷのふかんすう

世界大百科事典(旧版)内のリアプノフ関数の言及

【ニューラルコンピューティング】より

… 自己想起は,想起パターンがネットワークダイナミクスの安定平衡状態や安定不動点であるようなフィードバック型ニューラルネットワークにより,また相互想起は,想起をトリガーする入力パターンを出力想起パターンへ変換するフィードフォワード型ニューラルネットワークによっておのおの実現される。また,ホップフィールドJ.J.Hopfieldらは,任意の2個のニューロン間のシナプス結合係数が対称的(相互の結合係数が等しい)であるようなフィードバック型ニューラルネットワークにおいては,いわゆるリアプノフ関数に対応する計算エネルギー関数が定義されて,ニューラルネットワークはこの計算エネルギー関数を減少させるように動作することを示した(図2)。 ホップフィールドニューラルネットワークの動作は,計算エネルギー関数の曲面上を極小値(図2のAやBやC)へ向かって下っていくボールの振舞いにたとえられる。…

※「リアプノフ関数」について言及している用語解説の一部を掲載しています。

出典|株式会社平凡社「世界大百科事典(旧版)」

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