自己組織化特徴マップを用いた追加学習可能な連想メモリ
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概要
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本報告では, 自己組織化特徴マップを用いた連想メモリにおいて, 「シナプス硬直条件」並びに「シナプス半硬直条件」を導入した学習法を提案する. 本連想メモリでは,十分に学習が行われたマップ上のニューロンの重みを更新しないという「シナプス硬直条件」を用いることで, 新規な情報のみで追加学習を行うことが可能である. さらに, 「シナプス半硬直条件」を用いることで, シナプスが硬直したニューロンをマップ全体に分散させることができ, 耐故障性に優れた記憶が可能となる. 他にも, (1)マップ層のニューロン数を増加させることで容易に記憶容量を増やすことができる(2)優れた雑音特性を有する(3)1対多の連想が可能であるなどの特徴を持つことが明らかになっている.
- 1999-02-05
著者
-
伊藤 洋
山梨大学工学部
-
服部 元信
山梨大学工学部
-
山田 剛生
Nttデータクリエイション
-
服部 元信
山梨大学
-
森澤 正之
山梨大学
-
伊藤 洋
山梨大学
-
森澤 正之
山梨大学工学部電子情報工学科
-
森澤 正之
山梨大学工学部
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- 2 指定討論者の発言 1 (記録 3 : 「知の中心・周縁関係を問う : 学問・大学・生涯学習の可能性」(シンポジウムの記録)) (「センター創設10周年記念フォーラム」の記録) (特別号)