連想記憶ニューラルネットワークへのαパラメータの提案 : 平衡状態・ダイナミックスの解析
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概要
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自己連想記憶ニューラルネットワークへ,αパラメータを提案する.それを用いて平衡状態での記憶想起の品質を解析すると,レプリカ法やシグナルノイズ解析(SCSNA)を用いることなしに,極限分布のみから単純にシミュレーション結果を説明することができた.記憶できるパターン数のニューロン数に対する比は,粗い近似のもとで0.13程度となった.また,αパラメータの従う微分方程式を求めることで,記憶想起のダイナミックスを記述した.特に,αパラメータを用いることにより,連続時間型ニューロンによるネットワークのダイナミックスの解析が可能となったことを示した.有限多数個のニューロンからなるネットワークによるシミュレーションとの比較を行うことによって,微分方程式がよくダイナミックスを記述していることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-06-25
著者
-
原田 大志
東京大学工学部計数工学科
-
森永 聡
日本電気株式会社c&cメディア研究所
-
森永 聡
日本電気株式会社c&c研究所
-
森永 聡
日本電気株式会社c&c研究所システム基礎研究部
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森永 聡
日本電気株式会社
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