カオスニューラルネットワークを用いた特徴による連想記憶の検索
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概要
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カオスを容易に生成するカオスニュ-ロンからなるカオスニュ-ラルネットワ-クを用いて、相関学習によりパタ-ンを記憶させると、カオスニュ-ロン内部のパラメ-タにより動的想起(カオス),自己想起(非カオス)状態を制御できる。この動的想起を状態空間のサンプリングに利用して、パタ-ンを検索する。検索中、ネットワ-クの出力パタ-ンから特徴量を抽出し、望ましいものに近づいたら自己想起となるようカオスを抑える。また、本研究ではカオスニュ-ロン内部のパラメ-タにではなく、実際の神経細胞にも見られるニュ-ロン外部のシナプス前抑制をモデル化し、このモデルにより制御する。これにより、ネットワ-ク内でカオスを制御し、特徴量による記憶パタ-ンの検索を実現することができる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-24
著者
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