連想記憶におけるパターン分離の適応型競合回路
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概要
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連想記憶において,パターン分離処理は,一対多の連合関係の表現(記憶と想起),あるいは,複数の記憶項目の共通している部分パターンの補完処理に,必要不可欠な基本機能である.本報告では,競合型神経回路網に,HASP型競合回路に用いた学習型抑制性結合の他に,ニューロンの活性度や抑制性結合の強度によって変わる適応型興奮性結合を導入することによって,高いパフォーマンスを有するパターン分離のための適応型競合回路が提案されている.ここで提案されている新しい競合回路は,パターン分離の能力と速さのいずれにおいても従来のモデルより優れていることが,計算機シミュレーションの結果によって示されている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-12-14