人工ニューラルネットワークの学習過程における力学的安定性とカオス

人工ニューラルネットワークの学習過程は、ネットワークの構造が時間とともに変化する高次元の力学系として捉えることができる。学習率の設定によって、この力学系の振る舞いは大きく変化し、安定な収束から不安定な振る舞いまで、多様な動的特性が現れる。