結合の対称性が保証されたCNN連想記憶回路設計法
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概要
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本稿では, セルラーニューラルネットワーク(CNN)による連想記憶回路の設計法について述べる.この問題については, 以前に, 特異値分解を利用した疎結合ニューラルネットワーク設計法が提案されており, これを用いてCNN連想記憶回路設計を行なうことができる.しかしながら, その設計法では, CNNのセル間の結合が一般には非対称となり, 完全安定性が保証されないという問題点がある.そこで, 本報告では, その方法を改良して結合が必ず対称となるようなCNN設計法を提案する.対称結合CNNは完全安定であることが知られているので, 本手法によって設計されたCNNは完全安定である.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-03
著者
-
高橋 規一
九州大学大学院情報工学部門
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
高橋 規一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
西 哲生
九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門
-
備瀬 竜馬
大日本印刷株式会社
-
西 哲生
九州大学 大学院システム情報科学研究院 情報工学部門
-
備瀬 竜馬
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻
-
備瀬 竜馬
九州大学 大学院システム情報科学府 情報理学専攻
-
高橋 規一
九州大学大学院システム情報科学研究院
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