自己相関型複素数値連想記憶の構成とその解析
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概要
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入出力及び重みが複素数で表現される複素ニューラルネットワークを用いて連想記憶を構成することにより,実数に比べて連想記憶能力の向上が期待できる.本稿では,互いに直交する記憶ベクトルの相関行列をネットワープの重み行列とする,新たな自己想起型の複素連想記憶を提案する.その連想記憶能力を埋め込んだ記憶パターンの安定性という観点から理論的に調べる.そのため連想記憶のモデルを記憶パターンの近傍で線形化したシステムの,システム行列の固有値を調べる事で,記憶パターンの想起における定性的な性質を明らかにし,記憶を正しく想起できるための条件を示す.また,数値実験により得られた結果の妥当性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-17
著者
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