複数のホップフィールド型ネットワークを用いた連想記憶方式の提案
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた連想記憶において一般化ヘップ則(外積則)は最も有名な学習法である.一般化ヘップ則は非常に単純な学習法であるが, 多くのパターンを記憶させると一般に多数の偽記憶が発生するという問題がある.偽記憶の個数を少なくする方法として反学習法等が提案されているが, 偽記憶を一つも生じない学習法は見当たらないようである.本稿では, 一般化ヘップ則を基にした, 偽記憶を生じない学習・想起アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは次のように要約される.1)パターンを複数のネットワークに分散して記憶させる.2)すべてのネットワークに同一の入力パターンを与え, それぞれの最終状態を求める.3)偽記憶に陥ったネットワークとそれに記憶されているパターンを取り除く.以下, ネットワークが1つになるまで1)〜3)を繰り返し, 最後に残ったネットワークを出力を連想の結果とする.
- 1999-01-21
著者
関連論文
- 凸2次計画問題に対する2段階逐次部分最適化アルゴリズムの実験的評価
- 一般の凸2次計画問題に対する分割法の大域収束性について
- 2次元離散2値セルラニューラルネットワークの安定条件
- 一般化固有値問題に基づくセルラニューラルネットワーク設計法の改良
- A-2-41 頂点数と枝数が固定されたグラフで実現可能なクラスター係数の値について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-2-18 一般の凸二次計画問題に対する分割法の提案(A-2. 非線形問題,一般セッション)
- 2値ベクトル周期列を出力する区分線形RNNの状態軌道の収束性について
- サポートベクトル回帰のための分割法の大域収束性について
- サポートベクトルマシンとその効率的学習アルゴリズム(チュートリアル2)
- A-2-6 二値パターン周期列を出力する区分線形RNNの状態軌道の収束性 : 素子数が2の場合(A-2.非線形問題,一般講演)
- A-2-38 区分線形リカレントニューラルネットワークで実現可能な二値パターン周期列に関する一考察(A-2.非線形問題,一般講演)
- SVMの分割型学習アルゴリズムにおける変数選択について : 共役勾配法に基づく選択法の提案と実験的評価
- A-2-8 離散時間二値ニューラルネットワークの収束条件(A-2.非線形問題,一般講演)
- 反対称テンプレートを持つ1次元CNNが連結成分検出を行うための十分条件
- サポートベクトル回帰のためのSMOアルゴリズムの収束性解析
- 所望の2値ベクトル周期列を出力する区分線形ニューラルネットワークの設計
- A-2-1 Reducing the Number of Non-zero Coefficients in the Decision Function of an SVM(A-2. 非線形問題, 基礎・境界)
- A-1-37 3個のセルから成るCNNの完全安定性に関する一考察(A-1. 回路とシステム, 基礎・境界)
- サポートベクターマシンの分割型学習アルゴリズムの収束性解析
- A-2-14 非線形回帰問題に対するサポートベクターマシンの分割型学習アルゴリズムの効率化(A-2. 非線形問題)
- ファジーサポートベクターマシンの非線形回帰問題への応用
- A-2-18 CNN に関連する平面力学系の収束性に関する一考察
- ハイブリット型学習による隠れ素子付き連想記憶モデル
- SPICEを利用した制約条件付き最適化問題解法の一方法
- 2個のセルからなる空間不変結合セルラーニューラルネットワークが大域安定であるための必要十分条件
- A-1-15 DCNN に対する二つの完全安定条件の一般化
- トランジスタ回路におけるTadeusiewiczの漸近安定性に関する一考察
- 2個のセルからなるセルラーニューラルネットワークの完全安定性解析
- 結合の対称性が保証されたCNN連想記憶回路設計法
- CAS2000-30 / VLD2000-39 / DSP2000-51 非線形抵抗回路における動作点の漸近安定性に関する一考察
- CAS2000-29 / VLD2000-38 / DSP2000-50 区分線形出力関数を持つニューラルネットワークの完全安定条件の一般化
- 隠れ素子付き相互結合型ネットワークにヘッブ則とBP法を適用した自己連想記憶モデル
- クラスター係数の最大値および極大値に関する考察(一般)
- クラスター係数の最大値および極大値に関する考察(一般)
- 一般の凸2次計画問題に対する分割法の大域収束性について
- 反対称テンプレートを持つ1次元CNNが連結成分検出を行うための十分条件
- 一般化固有値問題に基づくセルラニューラルネットワーク設計法の改良
- 結合の対称性が保証されたCNN連想記憶回路設計法
- CAS2000-30 / VLD2000-39 / DSP2000-51 非線形抵抗回路における動作点の漸近安定性に関する一考察
- CAS2000-29 / VLD2000-38 / DSP2000-50 区分線形出力関数を持つニューラルネットワークの完全安定条件の一般化
- CAS2000-30 / VLD2000-39 / DSP2000-51 非線形抵抗回路における動作点の漸近安定性に関する一考察
- CAS2000-29 / VLD2000-38 / DSP2000-50 区分線形出力関数を持つニューラルネットワークの完全安定条件の一般化
- 区分線形出力関数をもつニューラルネットワークの安定性について
- 遅延特性を有するセルラーニューラルネットワークの完全安定性について
- 複数のホップフィールド型ネットワークを用いた連想記憶方式の提案
- 一年間のアメリカ滞在で感じた日本とアメリカの大学の違い
- ある種の巡回形結合行列をもつニューラルネットワークの平衡点の個数と引き込み領域について
- 区分線形特性をもつニューラルネットワークの大域的安定性に関する一考察
- 実係数をもつ多項式の非負値性の判定法
- ある種のニューラルネットワークにおける平衡点の個数と引き込み領域について
- テイパー結合係数をもつ1次元ニューラルネットワークの平衡点の実現について
- AS-1-1 次数保存2辺張り替えに基づくクラスター係数の制御(AS-1.ネットワークダイナミクス研究の展開,シンポジウムセッション)
- ベイズ超解像におけるSIFTを用いたパラメタ推定手法の提案(五感メディアの品質,コミュニケーションデザイン,画像符号化,食メディア,一般)
- ベイズ超解像におけるSIFTを用いたパラメタ推定手法の提案(五感メディアの品質,コミュニケーションデザイン,画像符号化,食メディア,一般)
- グラフラプラシアンの第2固有値を最大にする無向グラフ : 平均次数が2以下の場合
- Nonnegative Matrix Factorizationのための修正乗法型更新アルゴリズムとその大域的収束性 : ユークリッド距離最小化の場合
- マルチエージェントネットワークにおける代数的連結度計算のための新しい連続時間アルゴリズム (非線形問題)
- A-2-23 星グラフに辺を加えたグラフの代数的連結度最大性について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- D-20-5 非負制約付き凸2次計画問題に対する修正乗法型更新アルゴリズム(D-20.情報論的学習理論と機械学習,一般セッション)
- Nonnegative Matrix Factorizationのための修正乗法型更新アルゴリズムとその大域的収束性 : ダイバージェンス最小化の場合(一般)
- 2-Switch近傍において最大クラスター係数をもつグラフについて(一般)
- 2-Switch 近傍において最大クラスター係数をもつグラフについて
- Nonnegative Matrix Factorization のための修正乗法型更新アルゴリズムとその大域的収束性 : ダイバージェンス最小化の場合
- マルチエージェントネットワークにおける代数的連結度計算のための新しい連続時間アルゴリズム
- 非負制約付き凸2次計画問題に対する修正乗法型更新アルゴリズムの大域収束性
- A-2-20 非負値行列因子分解のための修正乗法型更新式の有界性(A-2.非線形問題)
- A-2-18 大域クラスター係数が最大または極大となるグラフについて(A-2.非線形問題)