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/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / comp / ai / neuraln / 2888 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-07-23  |  1.3 KB
  1. Path: sparky!uunet!trwacs!erwin
  2. From: erwin@trwacs.fp.trw.com (Harry Erwin)
  3. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  4. Subject: Training Networks on Chaotic Time Series
  5. Keywords: chaos backpropagation
  6. Message-ID: <670@trwacs.fp.trw.com>
  7. Date: 23 Jul 92 11:21:46 GMT
  8. Organization: TRW Systems Division, Fairfax VA
  9. Lines: 20
  10.  
  11. I've noticed a lot of interest over the last year in using neural networks
  12. to predict chaotic time series. I'd like to remind people of a result
  13. posted here about a year ago. During the summer of 1991, my son, Jeremy
  14. Erwin, conducted a parametric study under my direction where he trained a
  15. standard backpropagation network on chaotic time series to see whether the
  16. network was learning the training sets or generalizing. The chaotic time
  17. series were generated using the logistic map with the multiplicative
  18. coefficient parametrically varied over the chaotic region. He discovered
  19. that the network was clearly learning the training set and not
  20. generalizing. This was particularly clear for the more highly chaotic
  21. cases since the effectiveness of the network was significantly reduced for
  22. a fixed training period. It was also clear that the network "hadn't a
  23. clue" for regions of the chaotic process that were not represented in the
  24. training set.
  25.  
  26. Cave canem,
  27. -- 
  28. Harry Erwin
  29. Internet: erwin@trwacs.fp.trw.com
  30.  
  31.