相互結合形連想記憶NNにおける誤差訂正学習法の安定化と雑音特性について

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概要

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著者等は、以前、結合係数非対称形の相互結合形NNにおいて、学習時には固定ヒステリシスしきい値、想起時には、可変ヒステリシスしきい値を用いる方法を提案し、NNの記憶容量および耐雑音特性に関して大幅な改善が得られることを示した。しかし、学習時における結合係数の変化量Δωとヒステリシスしきい値Tとの関係については、十分な議論がなされておらず、経験的に決められてきた。本論文では、学習時に誤差訂正法にしきい値マージンdTを導入し、学習を安定化させる方法を提案する。また、想起時における可変しきい値T(n)についても最適化を行う。さらに、パターン間の相関に着目し、相互結合形NNにおける学習順序についても検討を行う。シミュレーション結果によりそれらの有効性が確認された。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
1994-05-19

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