互いに相関を持つパターンに対する高次神経回路網による連想記憶
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概要
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本論文では、相関学習を用いた連想記憶において、互いに相関を持つ記憶パターンを記憶させた場合の能力について解析する。2次の神経回路網を用いた連想記憶では、そのダイナミックスが従来モデルよりもパターンの分布に依存しにくい.その結果、連想記憶モデルにおいて、高次神経回路網が、記憶パターン間に相関がある場合、つまり直交性の条件が満たされていない場合にも、有効であるという結果が得られる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-09
著者
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