ボルツマンマシンの学習を用いた連想記憶モデルにおける引き込み領域の大きさについて
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概要
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ホップフイールド型のニユーラルネツトワークを用いた連想記憶モデルの性能は与えられたパターンにノイズを加えた入力パターンから元の記銘パターンを想起できることにより評価される. このためには各記銘パターンの引き込み領域の大きさについて解析を行なうことが重要である. 本研究では, 連想記憶モデルの学習過程においてボルツマンマシンの学習を用いた場合に, 各記銘パターンとさまざまな方向余弦をもつ初期状態から想起を始めた時の完全想起率, すなわち目的のパターンを正しく想起できる割合を計算機実験により求めた. また, 素子数を変化させた場合のこの割合の変動の様子を調べ, ノイズが少ないとき, ある記憶率の値以下では素子数の増加に対し完全想起率も増加することを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-18
著者
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小嶋 徹也
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
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小嶋 徹也
北海道大学大学院工学研究科
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伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科
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伊達 惇
北海道大学
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伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
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