不応期をもつニューロンによる自己相関連想記憶
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概要
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自己相関連想記憶は,回路網の安定性の立場から,単調な活性化関数が用いられているが,単純な構造である一方,記憶容量が小さい,偽記憶が存在するなどの欠点がある.本論文では,自己相関連想記憶モデルに従来の単調な活性化関数を用いながら,ニューロンに不応期を設定することにより,Hopfieldモデルと同様に回路網の収束性を常に保証しながら,想起能力の改善を図る記憶モデルを提案する.離散時間モデルの場合,不応期間T=1の提案モデルは,3値の非単調活性化関数と等価となり,提案モデルは非単調活性化関数モデルを含むモデルととらえることができる.提案モデルは,離散時間離散値モデルに対して,不応期間にかかわらず,Hopfieldモデルより想起能力が高く,連続時間連続値モデルに対して,不応期間が長い場合,同じく収束を保証するHopfieldモデルより想起能力が高く,不応期間が短い場合,更に想起能力が高くなることが数値実験により示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-01
著者
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