スタンダードなHebb学習を用いた振動子ネットワークの相転移現象
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概要
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ホップフィールドモデルと同じHebb学習を用いた振動子ネットワークの相転移現象を解析した. このネットワークには, 相対的な位相情報であるin-phaseとanti-phaseを埋め込むことができる. self-consistent signal-to-noise analysis (SCSNA) を用いた解析の結果, 記憶容量がα_c=0.042であることが分かった. これは, Cookのモデルより高い. しかしながら, 想記の品質は悪くなっている. また, 位相方程式の非対称性による加速効果を摂動展開により調べた. それに, 弱く結合したBVP (Bonhoeffer-Van der Pol) 振動子の記憶容量をシミュレーションにより求め, 我々の理論と現実の現象との差を評価した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
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