双方向連想記憶の多値化処理による記憶容量と処理量の改善
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概要
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双方向連想記憶における学習データとしては、(1,0)もしくは(1,-1)といった二値表現されたベクトルデータをよく用いている。しかし、学習データをニューラルネットワークに記憶させる時に変化する結合荷重は、実数型の多値データとして表されている。本研究では学習データとして発生させた二値表現データを多値表現データに変換しニューラルネットワークの結合荷重の設定に用いる方式を提案する。この多値化データを用いることにより双方向連想記憶の記憶容量の増加率が((log_2(n)+4)^2)/(1.36)となり、使用方法によっては計算処理量を大幅に減少できることについて述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-07-27
著者
-
服部 進実
金沢工業大学大学院工学研究科
-
服部 進実
金沢工業大学
-
大洞 喜正
金沢工業大学情報通信工学科
-
大洞 喜正
金沢工業大学 工学研究科 情報工学専攻
-
川畑 豊
金沢工業大学情報工学科
-
川畑 豊
金沢工業大学工学部情報工学科
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