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心の内的時間の獲得の原理や本質は、非自明な数理モデルとして検証するのが難しい研究課題である。本研究では時系列パターンをリカレントニューラルネットワークに学習させる状況設定を想定し、そのために必要な記憶と非線形演算の機能を、自発活動のダイナミクス（入力がない自由な状態）と関連づけて理論と数値実験により詳細に調べた。特に自発活動に着目し、そこへ入力信号の入るニューロンの割合と条件付きリヤプノフ指数の関係を動的平均場理論を用いて解析的に調べた。この結果、レザバー機能を発揮するためには、入力信号の強度が一定以上でなければならず、また、入力信号の割合がある臨界値を超える必要があることが明らかとなった。
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