階層型連想記憶モデルにおける発火相関(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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ニューロンの発火相関が安定に伝搬する, シンファイアチェーンと呼ばれる現象が注目され, その数理的メカニズムが解明されつつある. 我々は発火相関と記憶情報処理の関係に着目し, シンファイアチェーン現象を念頭において, 階層型ネットワークに空間パターンを相関学習で埋め込んだ連想記憶モデルについて議論する. このモデルには, 発火相関を促すような共通入力を与えるシナプス荷重も埋め込まれている. そのため層内のニューロンの発火に相関が生じる. 本論文では, 有限数のパターンを埋め込んだ場合について系の記憶想起状態がどのように層発展していくかを解析的に求めた. l段目の埋め込んだパターンとニューロンの状態とのオーバラップm^lは, 一意的な値ではなく, 確率分布p(m^l)となる. また理論により得られた結果とシミュレーションにより得られた結果は非常によく一致する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-01
著者
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