[19p-Z34-1~17] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

△ [19p-Z34-9] ニューラルネットワークにおける分類問題に対する動的安定性による特徴づけ

〇(M1)近堂 岬¹、新山 友暁¹、砂田 哲^1,2 (1.金沢大、2.JST　さきがけ)

キーワード：ニューラルネットワーク、力学系、リアプノフ指数

Neural Network(NN)は高度なパターン分類能力を得ることが出来るが，その情報処理メカニズムの理解は困難と言われている。本研究では，NN中の情報伝搬を力学系として表現し，安定性を特徴づけるLyapunov指数を用いて解析した結果を報告する。解析によって，NNは異なる入力を分離しようとする働き，及び同等の入力を同じカテゴリーへ収束しようとする働きの共存によって特徴付けられることを示す。