可変ヒステリシスしきい値を用いる非対称ニューラルネットワークにおける記憶容量の限界としきい値の最適化
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概要
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著者らは、以前に可変ヒステリシスしきい値を用いる非対称ニューラルネットワーク(NN)を提案し、雑音特性を大幅に改善できることを示した。今回の論文は、このNNにおいて、次の2点について検討を行った。まず、NNの記憶容量の限界について検討した。ランダムパターンを対象として、パターン数と学習回数の関係を調べたところ、アるパターン数で学習回数が急激に増加する現象が見られた。この結果から、記憶容量の限界は約ユニット数の1.6倍程度であると推定される。次に、ヒステリシスしきい値と雑音特性の関係について検討した。結合係数の比に対する分散からしきい値を最適化する方法を提案した。計算機シミュレーションによりこの方法の有効性を確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-05-26
著者
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