自己増殖型ニューラルネットワークを用いたノイズのある環境下での追加学習が可能な連想記憶システム
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概要
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We propose a novel associative memory that performs well on incremental learning and is robust to noisy data. Using the proposed method, new associative pairs presented sequentially can be learned accurately without forgetting previously learned patterns. The memory size of the proposed method increases adaptively. Therefore, it suffers neither redundancy nor insufficiency of memory size, even in an environment where the maximum number of associative pairs to be presented is unknown before learning. The proposed method deals with two types of noise. No conventional bidirectional associative memory deals with both types.
- 日本神経回路学会の論文
- 2008-06-05
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
-
佐藤 彰洋
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
-
須藤 明人
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
長谷川 修
東京工大 大学院理工学研究科 像情報工学研究施設
-
長谷川 修
電子技術総合研究所知能情報部
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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