相互結合型ニューラルネットワークにおけるリミットサイクルの構成法と連想記憶への応用
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概要
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本論文ではMcCullough-Pitts型の動的ニューラルネットワーク(DNN)のリミットサイクルの構成法と連想記憶への応用について考察をする.まず,最初にDNNのいくつかの基本的性質を議論し,記憶すべきパターンベクトルをDNNの平衡解として指定する方法についての考察をする.つぎに,DNNにおけるリミットサイクルについて議論し,記憶すべき情報をDNNにおけるリミットサイクルとして記憶するための結合係数行列が満たすべき条件を示し,その結果をもとにリミットサイクルを記憶する結合係数行列の構成法を提案する.そしてリミットサイクルを用いた連想記憶の有効性を統計的に確認するためにコンピュータシミュレーションを実施した結果を紹介する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-11-24
著者
-
稲葉 博
東京電機大学 理工学部
-
稲葉 博
東京電機大学理工学部情報科学科
-
Inaba Hiroshi
Department Of Information Sciences Tokyo Denki University
-
石井 潔
東京電機大学理工学部情報科学科
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