相関ノイズを持つリカレント型ニューラルネットワークの理論
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概要
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リカレント型連想記憶モデルにおいて,シナプス結合に共通入力を導入した場合の影響を議論する.共通入力の影響により,ニューロン間の相関は無視できず,サンプル依存性が現れる.これまでに,階層型のネットワークにおいて,このような場合が議論されてきた.しかしながら,リカレント型のネットワークでは,系の持つフィードバックにより,その理論的な扱いが難しいため,十分に扱われていない.我々はリカレントネットワークの一つである系列想起型連想記憶モデルを取り上げ,その確率密度関数の発展方程式の導出に成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
山名 美智子
(財)電力中央研究所
-
川村 正樹
筑波大学大学院理工学研究科
-
川村 正樹
山口大学理学部
-
岡田 真人
(独)科学技術振興機構さきがけ研究21協調と制御領域
-
山名 美智子
電力中央研究所システム技術研究所
-
川村 正樹
山口大院
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