積結合をもつ神経回路網による連想記憶能力
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概要
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神経回路網に関する研究が盛んに行われ,その応用も数多くなされている.しかしこれらの研究から神経回路網の能力の限界も明らかにされつつある.一方,神経回路網に積結合を加えた回路網(higher order neural networks)が提案されているが,その性質はほとんどわかっていない.本論文では,これまでの神経回路網の自然な拡張である積結合を含む神経回路網を連想記憶に応用した際の能力を理論的に解析する.その結果,従来の神経回路網の記憶容量(想起確率が0.99以上となるパターン数で仮定)がP/m<0.18で制限されるのに対し,k次の積結合をもつ神経回路網ではP/(^m_k)<0.18となることを示す.ここにPは記憶パターン数,mは入力ビット数である.このことは同じ入力ビット数をもつ回路網を用いた際,積結合をもつ回路網の能力が高くなることを意味する.また,記憶パターンに相関がある場合の記憶容量についての結果も示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-25
著者
-
宮島 廣美
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
村島 定行
鹿児島大学工学部情報工学科
-
屋附 秀司
宇部工業高等専門学校
-
屋附 秀司
鹿児島大学工学部
-
宮島 廣美
鹿児島大学 大学院 理工学研究科
-
村島 定行
鹿児島大学
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