一般化固有値問題に基づくセルラニューラルネットワーク設計法の改良
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概要
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セルラニューラルネットワーク(Cellular Neural Network,CNN)を用いた連想記憶回路設計法として,最近,一般化固有値最小化問題に基づく方法が提案された.この方法を用いると,すべての所望記憶ベクトルが記憶ベクトルになるだけでなく,それらの引き込み領域がある意味で最大化される.そのため,連想記憶のためのCNN設計法として最も有効な方法であると考えられている.本稿では,この設計法を基にした新しいCNN設計法を提案する.はじめに,CNNの記憶ベクトルの引き込み領域に関連するいくつかの解析結果を与える.次に,それらの解析結果と一般化固有値最小化問題に基づく設計法を組み合わせて新しい設計法を導出する.最後に,数値実験によって提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-01
著者
-
高橋 規一
九州大学大学院情報工学部門
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
西 哲生
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
備瀬 竜馬
大日本印刷株式会社
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院
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