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ニューラルネットワークのモデルに関する研究は、フィードフォワード結合から、フィードバック結合を持つものに移行してきている。しかし、ホップフィールドモデルに代表されるように、外部入力は考慮されておらず、入力が時間的に変化する場合についての研究はほとんどない。これは、非線形ダイナミクスの理論的取り扱いの難しさに起因しているが、脳のモデルとして発展させて行くためには、外部入力を考慮することは避けて通れない。
本研究では、このような観点から、外部環境とネットワークの相互作用を、ネットワークに対する外部入力に着目して、非線形動力学系^<(1)(2)>の観点から一般的に考察した。そして、ネットワークの機能を時空間パターンの入出力変換を実現することであると捉え、それが実現できるための条件について結論を得た。
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