連想メモリのための適応クイック学習
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概要
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双方向連想メモリBidirectional Associative Memory (BAM) は構造がシンプルであり, 脳との類似性をもつことから注目を集めている. そのBAMの記憶容量の低さを改善するために, 擬似緩和法を適用した学習アルゴリズムPseudo-Relaxation Learning Algorithm for BAM (PRLAB), Quick Learning (QL) が提案されている. PRLAB, QLはニューロン間の結合重みの学習を連立不等式における解探索問題に置き換えることにより, すべての学習組の想起の保証と記憶容量の大幅な改善を達成している. しかし, 上述のアルゴリズムは解くべき連立不等式に矛盾が生じないことが前提にされている. したがって解領域が存在しない場合は結合重みの学習は収束せず, 学習させたパターンの想起は保証されない. 例えば, 学習パターンには1対多の組合せが含まれないような場合でも, 連立不等式に矛盾が生じることがある. そこで本論文では, 上記の問題を解決するために極めて簡易でかつ効果的な方法を提案する. 具体的には, 学習の進行具合を自動的に判定し, 学習が収束しないと判定されたとき, 2値の学習パターンに乱数を加える. こうすることで, 連立不等式の矛盾を取り除き, 学習を収束させることができる. さまざまな計算機シミュレーションを行うことにより, 本提案法の妥当性と有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-25
著者
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