複素数値化した自己相関形連想記憶のダイナミックスに関する理論的考察
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概要
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複素ニューラルネットワークを用いた連想記憶は, 実数の連想記憶モデルにはない特徴をもち, その連想記憶機能の特徴を明らかにすることは重要である.本論文では, 構成が簡単で多くの応用のある実数の自己相関形連想記憶を複素数値化した連想記憶モデルを考え, その連想記憶の機能を理論的に考察することを目的とする.連想記憶機能として, 特に複素ニューラルネットワークのダイナミカルシステムとしての定性的な振舞い, すなわち, 記憶パターンの状態空間における構造, 解の軌道構造などを理論的に解析する.また解析結果より, 記憶パターンが適切に想起されるための条件を考察する.更に, 数値実験により, この条件の正当性を示し, また, この条件を用いて記憶容量を調べ得ることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-25
著者
-
森 武宏
京都工芸繊維大学工芸学部
-
橋本 直樹
京都工芸繊維大学 工芸学部
-
黒江 康明
京都工芸繊維大学
-
森 武宏
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
-
森 武宏
京都工芸繊維大学 大学院 情報工学専攻
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