複数勝者自己組織化ニューラルネットワーク
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概要
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本論文では, 情報を分散表現し, 記憶することのできる2層構造の複数勝者自己組織化ニューラルネットワークを提案する.提案モデルの情報表現方式には, 情報表現効率が高く, 記憶の面でも大容量かつ頑健な分散表現を用いている.従来の単一勝者の競合モデルと異なり, 提案モデルの分散表現層ニューロン間に自己興奮・近傍抑制性の重みを用いているために, 離れているニューロン同士の相互作用を小さくしている.これにより複数勝者の競合を実現している.分散表現層では, ニューロン間の複数勝者の競合により分散表現を実現する.入力層と分散表現層の間は両方向に重みをそれぞれもっている.重み学習には誤り訂正学習を用いている.情報処理には記憶と想起の二つの過程がある.記憶過程では, モデルが入力情報を分散表現層で分散表現し, それらの関係を層間重みで学習する.想起過程では, モデルが提示情報の分散表現を形成し, 入力層でそれに最も近い記憶情報を想起する.このように提案モデルは連想記憶と情報分類の機能を併せもっている.提案モデルの有効性を確認するため, 計算機実験により, 記憶容量, 耐雑音特性, 耐故障性などについて詳細に調べた.例えば, 記憶容量に関しては2次元アナログ値パターンの場合, 分散表現層ニューロン数の約2倍であることがわかった.
- 1998-03-25
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
黄 炯韜
慶應義塾大学理工学部電気工学科
-
黄 炯韜
Nhkコンピューターサービス
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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