Abstract
Biological neurons generally have chaotic characteristics for permanent or transient period. The effects of chaotic response of biological neuron have not yet been verified by using analytical methods. Even though the transient chaos of neuron could be beneficial to overcoming the local minimum problem, the permanent chaotic response gives adverse effect on optimization problems in general. To solve optimization problems, which are needed in almost all neural network applications such as pattern recognition, identification or prediction, and control, the neuron should have one stable fixed point. In this paper, the dynamic characteristics of the chaotic dynamic neuron and the condition that produces the chaotic response are analyzed, and the convergence conditions are presented.
생체 뉴론은 일반적으로 지속적 또는 과도적인 카오틱 특성을 가지고 있다. 생체 뉴론의 카오틱 반응에 대한 분석적인 해석은 아직까지 이루어지지 않고 있다. 동적 카오틱 반응에 대한 카오틱 뉴런의 과도 카오틱 특성은 지역 수렴 문제를 극복하는데 도움이 되지만 일반적으로 지속적인 카오틱 응답은 최적화 문제에 악영향을 미치게 되므로 초기 카오틱 특성은 사라져야 한다. 패턴 인식, 확인, 예측, 그리고 제어에 사용되는 대부분의 신경회로망 응용에 있어서 필요한 최적화 문제를 해결하기 위해서는 뉴론은 한 개의 안정적인 고정점을 가지고 있어야 한다. 본 논문에서는 동적 카오틱 뉴런의 동적 특성과 카오틱 응답을 발생시키는 조건을 분석하고, 카오틱 뉴런의 수렴조건을 제안하였다.