周期的出力関数をもつ神経回路網の連想記憶能力
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概要
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連想記憶は,神経回路網モデルの応用分野の一つであり,種々の記憶モデルが提案されている.自己相関型連想記憶モデルは,その記憶構造が単純であるという特徴をもつが,一方,記憶容量が少なく,多数の偽記憶が存在するという欠点をもつ.従来,神経素子の活性化関数として,符号関数やシグモイド関数が用いられてきたが,活性化関数の単調性を取り除き,非単調関数を用いると記憶容量が大きくなることが示されている.本稿では,活性化関数として周期関数を用いたモデルを提案し,その連想記憶能力を数値シミュレーションにより明らかにする.また,周期とその記憶能カとの関係についても考察する.
- 1999-11-09
著者
-
宮島 廣美
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
小田 幹雄
久留米工業高等専門学校
-
小田 幹雄
久留米工業高等専門学校制御情報工学科
-
鶴田 威
鹿児島大学工学部電気電子工学科
-
宮島 廣美
鹿児島大学 大学院 理工学研究科
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