位相ニューラルネットと平均場近似(一般)(ニューロインフォーマティックスとは何か)
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概要
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確率的ニューラルネットワークは,発火率だけでなくユニット間の相関を表現できるが,その計算量は,ユニット数に対し指数時間となる.平均場近似は,この難点を解決する方法であるが,その近似は回路パラメタの小さいところで有効なものである.この報告では,回路パラメタの大きさに依存しない平均場近似ネットワークを提案する.このモデルは入力の総和に対し平均発火率を与える動作方程式と,位相方程式から成り,ユニット間の相関を位相差の余弦で表現できる.位相方程式は,発振ニューロンモデルと同様の形となり,同等の処理能力を持つ.平均発火率方程式は,ゼロパラメタの周りでの展開に基づく従来の平均場近似と異なり,学習規則も自然な形で与えられ,グラフィカルモデル等への応用だけでなく,ニューロンの同期発火などの情報表現の研究に役立つことを期待する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-12-01
著者
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