多層パーセプトロンを用いたバイナリ連想記憶

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概要

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本論文では,結合荷重の値が二値で与えられる様な結合を持つ多層型ネットワークによる連想記憶の提案について述べている。提案するネットワークは2層の隠れ層を持ち,これらの隠れ層によってより優れた記憶容量と記憶想起を実現する。また,この提案するネットワークに対する新しい学習アルゴリズムを示す。この学習アルゴリズムを用いる事によって,すべての提示されたパタンを平衡状態として記憶する事ができ,またほとんどのスピューリアス状態を排除する事ができる。さらに,提案するネットワークで用いられる結合荷重はすべて,1,-1のどちらかに決定するので,ネットワークの構成は単純になり,VLSI化やASIC化が容易であるという特徴を持つ。最後に,コンピュータシミュレーションを用いて,提案されたネットワークの従来方式に対する優位性を示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-06-19

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