データ多値化による双方向連想記憶メモリの記憶容量増大の検討

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概要

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BAM(Bidirectional associative memory)は、2層からなるニューラルネットワークで構成されており、入力層出力層の区別のない相互想起ができるモデルである。このBAMには、記憶容量が小さいという問題があり、情報検索システムなどへの応用が十分にできないため、記憶容量の改善が研究されている。BAMにおける記憶容量の改善には、結合荷重の設定に論理和を用いる方法や、しきい値の最適化を行なう研究がされている。しかし、これらの改善方法では、BAMの学習データに(0,1)もしくは(1,-1)からなるベクトルデータを用いて学習させている。本研究では、この(1,0)または(1,-1)からなる学習データ対を実数の多値データに変換し、このデータを学習させる方法を提案する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1995-09-20

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