高次神経回路網による連想記憶のダイナミックス
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概要
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本論文では, 高次神経回路網による連想記憶の記憶容量や連想パターンの引込み領域を明らかにするために, AmariとMaginuが用いた統計的手法の高次神経回路網への一般化を試みる. 従来の連想記憶では, その想起過程において回路網の状態がすべての記憶パターンから影響を受け, その結果, 連想パターンの引込み領域や記憶容量が小さくなることが知られている. 本論文では, 高次(2次以上)の連想記憶では, 回路網の状態は連想パターン以外の記憶パターンからの影響を受けにくく, 連想記憶の能力が向上するという結果を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-25
著者
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