共通項を含む学習組に対する改良型多方向連想メモリ
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概要
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多方向連想メモリ(Multidirectional Associative Memory:MAM)は双方向連想メモリ(Bidirectional Associative Memories:BAM)の一般形であり,複数の事象に関する想起を可能とする連想メモリのモデルである.これはBAMと同様に学習組に共通項が含まれる場合に重畳変形パターンが出現し,正しい想起が行えないという欠点がある.本論文では,共通項を含む学習組に対しても想起を可能とする改良型多方向連想メモリ(Improved Multidirectional Associative Memory:IMAM)を提案する.提案モデルは,多層型ニューラルネットワークを基本要素として構成され,各多層型ニューラルネットワークは,自己投影のバックプロパゲーション法(back propagation algorithm)で学習される.これはバックプロパゲーションネットワークによる写像によって一種のフィルタ効果を得るためである.多層型ニューラルネットワーク間の相互結合は相関学習される.想起時において共通項が含まれる場合には,相関学習された重みから現在の出力による相関成分を相関行列から一時的に減じることにより,共通項を含む場合の想起を可能としている.計算機シミュレーションにより,提案モデルの優れた有効性が確認された.
- 1994-03-25
著者
-
中川 正雄
慶応義塾大学大学院理工学研究科
-
服部 元信
慶應義塾大学 理工学部 電気工学科
-
中川 正雄
慶応義塾大学
-
服部 元信
慶応義塾大学理工学部電気工学科
-
萩原 将文
慶応義塾大学理工学部電気工学科
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