Perceptron型ネットワークによるネットワークのエネルギーを利用した想起法

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概要

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Hopfieldのネットワークにおける想起法は、ネットワークのエネルギーを定めこれを減少させるように状態変化させるものである。この想起法は入力パターンにエネルギー的に近いパターンを想起するという特徴がある。その一方でHopfieldのネットワークには記憶できるパターンに関してそれらがお互いに直交していなければならないという問題がある。そこでこの問題点を改善するために、記憶できるパターンに関して制限がないPerceptron型ネットワークを用いて、教師信号と出力との誤差関数に基づいたエネルギーを定義し、これを減少させるように状態変化させる想起法を提案する。提案法はPerceptron型ネットワークによるパターン認識という観点から見ても収束能力が強い点ですぐれていると思われる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-07-25

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