大脳のコラム構造を模した追加記憶モデル
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概要
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大脳新皮質における長期記憶機能を手本とした追加記憶可能なニューラルネットワークモデルを提案する.提案手法では, 追加記憶能力のための二つの閾値を持つニューロンモデルを用意し重み値制御型の学習則を与える.またネットワークに階層ブロック構造を持たせ動作させることにより, 入力パターンデータのボトムアップ的な認識を可能とする.これにより, 提案モデルは追加記憶によって既存の記憶に混乱を起こすことなく, 任意時の記憶の追加を可能としている.
- 1998-03-19
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
黒柳 奨
名古屋工業大学工学研究科情報工学専攻
-
北出 喜章
名古屋工業大学電気情報工学科
-
黒柳 奨
名古屋工業大学大学院
-
黒柳 奨
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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