量子化された結合荷重をもつ自己相関型連想記憶回路の容量
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概要
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自己相関型連想記憶回路の結合荷重を有限のビット数で量子化した場合の記憶容量を理論的に調べ,最適な量子化関数を提案する.素子数が有限の系に対しては計算機シミュレーションを行った.連想記憶用ニューロチップの設計などへの応用が考えられる.近年,ニューラルネットワークの処理を高速に実現するニューロチップの研究が盛んに行われている.一般のニューロチップにおいて,結合荷重は量子化しなければならない.そこで結合荷重を量子化した場合のネットワークの性質を調べることが重要である.特に入力層と出力層の素子数の同じ2層のネットワークはデバイスの研究も進んでおり,これは出力を入力層にフィードバックすることにより自己相関型連想記憶回路としても利用できるので,本論文では自己相関型連想記憶回路の記憶容量と結合荷重の量子化との関係を調べ最適な量子化関数を求めた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-25
著者
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