ランダマイザーを用いた畳み込み積分型連想記憶モデル

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
相互想起型の連想記憶を行なうひとつの新しいモデルとして、畳み込み積分型連想記憶モデルと呼ぶものを提案する。このモデルは光学系のフーリエ変換ホログラムの原理を参考にして考案されたものである。連想メモリのサイズを相関行列型(Hopfield型)に比べて小さくできることが本モデルの利点である。想起ノイズを軽減するために、ランダマイザーと呼ぶパターンのランダム化とスパース符号化の効果のある処理を行なう。ノイズの大きさの解析的評価を行ない、スパース符号化の程度に応じて相関行列型に近い性能が得られることを示す。計算機実験により、想起結果とスパース符号化の程度との関係を調べ、相関行列型との比較を行なう。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-10-28

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク