論文の概要: Thermodynamic limit in learning period three

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08825v2
• Date: Thu, 12 Sep 2024 09:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-13 21:43:18.911741
• Title: Thermodynamic limit in learning period three
• Title（参考訳）: 学習3期における熱力学限界
• Authors: Yuichiro Terasaki, Kohei Nakajima,
• Abstract要約: 周期 3 の連続した一次元写像はすべての周期を含む。 周期軌道は3つのデータポイントのみを学習することで得られるか? 特定の条件下では,学習期間3は,学習後の分岐として,すべての期間のアトラクションをネットワークに埋め込むことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A continuous one-dimensional map with period three includes all periods. This raises the following question: Can we obtain any types of periodic orbits solely by learning three data points? In this letter, we report the answer to be yes. Considering a random neural network in its thermodynamic limit, we show that under certain conditions, learning period three can embed attractors with all periods into the network as a bifurcation after learning. The associated universality is explained by a topological conjugacy between the trained network and the classical logistic map.
• Abstract（参考訳）: 周期 3 の連続した一次元写像はすべての周期を含む。 周期軌道は3つのデータポイントだけを学習することで得られるのか? この手紙では、答えはイエスであると報告します。 熱力学限界におけるランダムニューラルネットワークを考えると、ある条件下では、学習期間3は、学習後の分岐として、すべての周期のアトラクタをネットワークに埋め込むことができる。 関連する普遍性は、訓練されたネットワークと古典ロジスティックマップの間の位相的共役によって説明される。

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