記憶容量の制約下での追加学習を目的とする新しい連想記憶システムの提案
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概要
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記憶すべきパターンが事前に与えられない状況では, 提示された入力パターンから逐次的に記憶学習する必要がある. そのため追加学習の問題が生じる. 実装を考慮すれば, 追加学習は記憶容量の制約を考慮する必要がある. 筆者らは, 記憶容量の制約下での追加学習を実現するため, 記憶パターンの信頼度という尺度を導入したシステムを提案した. このシステムでは, 記憶パターンの信頼度を入力パターンの提示回数で決定している. そのため, 提示回数を重ねた場合, すべての記憶パターンに対する信頼度が増加し, 新しい重要なパターンが記憶できないという問題が生じた. そこで本論文では, 新たに, 入力パターンの提示頻度を考慮した記憶パターンの信頼度を定義し, 上記の問題を解決する. . 次に, 記憶パターンの信頼度の特性を解析し, 提案システムに用いるパラメータの設定指針を与える. 更に, 信頼度の特性が追加学習に有効に働くことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-06-25
著者
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