学習・反学習法による連想記憶モデルの性質 : 想起過程の性質と記憶容量
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概要
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相互結合型ニューラルネットワークにおける想起特性はこのモデルの本質的なものであり,その解析は重要な課題である.特に自己相関型学習によって得られた連想記憶モデルのダイナミクス特性について幾つか重要な考察が行われている.そこでの問題点は以下の2点である.(1)引込領域の特性はいかなるものか(2)記億率をいかに上げるかこの問題の取り扱い方として以下の方法が考えられる.(1)結合行列や学習方法を変更(2)ダイナミクスを改良後者に対するアプローチとして部分反転法が上げられているが,ここでは前者からのアプローチである学習・反学習法を用い,その結果得られる想起特性がいかなるものか調べることを目的とする.学習反学習法ではその数値実験により,相関学習法に見られる問題点「反転したパターンをも記憶してしまう」ということがない.このことから学習反学習法によって得られる想起特性として以下のものが期待できる.(1)引込領域の安定性が高まる(2)ローカルミニマの発生が押さえられ記憶率が上がる以上のことを数値実験を通して確かめるものとする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-09-04
著者
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