離散ウォルシュ変換を適用した連想記憶SINNの能力検証
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概要
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連想記憶スパースニューラルネットワーク(Sparsely interconnected neural networks : SINNs)における従来の設計方法は、記憶パターンの中に類似度の高いパターンが2つ以上含まれる場合、自己結合しか持たないセル(孤立セル)を発生させることがある。孤立セルに関するパターンの想起はセル自身の初期値にのみ依存するため、孤立セルの存在はSINNによる連想記憶を不完全なものにする。この問題は結合数を増やすことで回避することができるが、ハードウェア化を非常に困難なものとしてしまう。本稿では、以前我々が提案した離散ウォルシュ変換を適用した連想記憶SINNシステムが、孤立セル問題に対してどの程度の効果があるのかをシミュレーションによって検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-05-13
著者
-
神尾 武司
広島市立大学
-
浅井 秀樹
静岡大学工学部
-
神尾 武司
静岡大学システム工学科
-
浅井 秀樹
静岡大学工学部光電機械工学科
-
神尾 武司
広島市立大学情報科学部
-
浅井 秀樹
静岡大学工学研究科:静岡大学工学部システム工学科
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