ノイズ駆動型神経回路網モデルにおける時間パターン生成の解析
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概要
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相互作用が非対称な場合を含む一般化されたホップフィールドモデルにおいて,sparseなパターンからなる時系列を記憶し想起する系を考える.系の状態遷移はノイズ(外部入力の分散)によって駆動される確率的なものである.このような系における系の動作とノイズ量との関係について,状態遷移軌道の平均値に基づいた解析を行う.具体的には,二つの記憶状態間での状態遷移が生起するノイズ量の下限および多数の記憶状態からなる周期解が安定となるノイズ量の上限の問題を扱う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-12-25
著者
-
大森 隆司
東京農工大学工学研究科
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大森 隆司
東京農工大学 生物システム応用科学研究科/新技術事業団さきがけ研究21
-
広池 敦
東京農工大学工学部
-
広池 敦
東京農工大 工
-
大森 隆司
東京農工大学工学部電子情報工学科
-
大森 隆司
東京農工大学
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