ニューラルコンピュータのための基本素子GH-Folthret
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概要
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本論文は,ニューラルコンピュータのための基本素子としてGH-Folthretを提案したものである.この素子は,フーリエ係数に情報を担わせたフーリエ級数信号と名づけた信号を用いて,神経細胞の離散時間学習しきい素子モデルをもとに構成され,Hebb学習法,膜電位学習法,相関学習法,誤り訂正学習法,直交学習法が適用できる.GH-Folthretは(1)入力線が2本で済む,(2)入力荷重和の計算および結合荷重の変更が簡単に行える,(3)どのような複雑な回路網も簡単な配線で実現できると同時に,それを容易に変更できる,(4)学習法を簡単に変更できる等の利点をもっており,ニューラルコンピュータのハードウェア化には大変有利である.このほか,本論文では,相互結合型回路網,階層型回路網,混合型回路網の3重の回路網のGH-Folthretによる実現法についても具体的に示した.
- 1993-03-25
著者
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