相関のあるパターンを用いたカオスニューラルネットワークのダイナミクス
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概要
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カオスニューラルネットワークに相関を持った記憶パターンを埋め込んだ場合,記憶の相関に依存したサーチが可能であるか数値実験により検証した.最初に,相関の無い記憶を埋め込んだ場合でのネットワークのダイナミクスのパラメータ依存性を調べた.その結果,ある臨界点を境に非周期的に記憶を巡り続ける動的な連想記憶状態と,1つの記憶を想起して止まる静的な連想記憶状態の2種類のパラメータ領域に分けられることが示された.この結果をふまえ,動的な連想記憶モデルとしてネットワークが働くパラメータを使い,いくつかの異なる相関を持った記憶パターン集合をそれぞれ埋め込み,記憶間の相関の強さと記憶間の遷移頻度の関係を調査する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-12
著者
-
岩井 俊哉
日本大学工学部情報工学科
-
松崎 史也
東北大学工学研究科
-
松崎 史也
東北大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
三宅 章吾
東北大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
岩井 俊哉
日本大 工
-
岩井 俊哉
日本大学工学部
-
岩井 俊哉
日本大学工
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