多方向連想記憶の記憶容量(<特集>統計的学習理論及び一般)
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概要
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Hopfieldにより提案された連想記憶(HAM : Hopfield Associative Memory), Koskoにより提案された双方向連想記憶(BAM : Bidirectional Associative Memory), Hagiwaraにより提案された多方向連想記憶(MAM : Multidirectional Associative Memory)はいずれも代表的な連想記憶のモデルである.MAMに隠れ層を追加したモデルは小林による提案された.HAMの記憶容量に関しては多くの解析が行われてきた.ニューロン数をNとしたとき,相関学習の記憶容量に関して,Hopfieldは実験により0.15N, Amitはレプリカ法により0.14N, Amariは想起過程の統計的神経回路網解析により0.16Nを導いた.また,直交学習はN,誤り訂正学習は2Nであることが知られている.したがって,HAMの記憶容量は近似的にNに比例している.BAMの記憶容量はニューロン数の多い層のニューロン数による定まることがわっている.MAMのもっともニューロン数の多い層を取り除いたニューロンの総数をMと定義する.MAMの相関学習とHAMの相関学習の類似性から,MAMの記憶容量がMに比例すると予想する.この予想を,相関学習,誤り訂正学習,擬似緩和学習および隠れ層をもつMAMについて計算機シミュレーションにより確認する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-07-21
著者
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