3値荷重MLPとSINNから構成されるハイブリッド連想記憶システム
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概要
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スパース結合ニューラルネットワーク(Sparsely Interconnected Neural Networks:SINNs)によって実現される連想記憶システムは、ニューロン間の結合が近傍範囲内に限定されるため、ハードウェア化に適している。しかし、SINNが有するこの特徴は、ハードウェア化を容易にすると同時に、記憶容量の低下を引き起こす主な原因でもある。この問題は、結合範囲を拡大することで単純に回避されるがハードウェア化の利点を大きく損なうことになる。本稿では、SINNにおけるハードウェア化の容易さを保ったまま、高性能な連想記憶を実現するために、3値荷重MLP (Multilayer Perceptron)とSINNから構成されるハイブリッド連想記憶システムを提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
-
神尾 武司
広島市立大学
-
森末 道忠
広島市立大学情報科学部情報機械システム工学科
-
神尾 武司
広島市大 情報科学
-
森末 道忠
広島市立大学情報科学部
-
松岡 洋志
広島市立大学 情報科学部 情報機械システム工学科
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