ランダム対称結合回路に基づくモデルによって自己組織されるパタン表現について
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概要
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ランダム対称結合回路を利用した情報表現の自己組織モデルが形成する情報表現の性質について報告する.このモデルは,SOMなどの自己組織トポロジカルマップモデルの出力層をランダム対称結合回路で置き換えたものである.出力層の内部結合は固定,入力層と出力層間の結合には正規化付きヘブ学習を仮定する.本モデルが自己組織する表現はSOMと同様に入力間の遠近関係を反映し,高頻度入力の分解能を高くする傾向がある.本モデルはSOMと違って情報空間の可視化には適さないが,次元の制約を持たない有利さがある.これまでに,本結合回路での獲得パターン数は入力頻度の高さにより増加することが確認されている.今回の報告では,さらに詳しく回路における入力頻度と荷重ベクトル間の関係について調べる.これはSOMで知られる,入力と荷重ベクトルが共に1次元で細胞数が無限に多い場合の両者の指数関係に類似した関係である.
- 2003-06-20
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