可変閾値をもつランダム対称結合神経回路の平衡状態の数
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概要
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A class of recurrent neural networks is considered in which w_<ij>the connection weight from the jth to the ith element, is randomly generated under the condition wij=wji. The expected number of equilibrium states in the network consisting of two-state threshold elements having outputs of(-1, 1)or(0, 1)with variable thresholds, but uniform throughout the network, is derived by the method of statistical neurodynamics. It is shown that the expected number of equilibrium states and the rate of excited neurons in these states are uniquely determined by the threshold value. Applications of this network as a module for memory systems are discussed.
- 日本応用数理学会の論文
- 1996-03-15
著者
-
倉田 耕治
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
伊達 章
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
伊達 章
東京農工大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
甘利 俊一
東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻
-
甘利 俊一
東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻:理化学研究所国際フロンティア研究システム情報処理研究グループ
-
甘利 俊一
東京大学大学院工学系研究科 理研国際フロンティア研究
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