半直交連想記憶ニューラルネットワーク
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概要
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本論文は,従来の相互結合型ニューラルネットワーク(CNN)モデルに対して検討を行った.その上で,学習パターンに依存しない特徴サイトを有する無条件総合安定CNNモデルを提案した.更に,半直交学習法の導入により,本論文で提案したモデルのシナプス行列を求める一方法を示した.本論文では,この学習パターンに依存しない特徴サイトを有し,シナプス行列が半直交学習法により求められた無条件総合安定CNNモデルを半直交連想記憶ニューラルネットワーク(SAM)モデルと呼ぶ.このモデルの記憶容量はO(N/2lnlnN)であり,連想記憶の動的特性は従来のCNNモデルより優れていることを理論解析およびコンピュータシミュレーションにより明らかにした.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-25
著者
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