複素双方向型連想モデルにおける相関学習と擬似緩和学習との比較
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概要
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Koskoは連想ニューラルネットワークの1つとして双方向結合を持つBidirectional associative memory (BAM)を提案した[1].Koskoの最初のモデルは記憶パターンの相関行列で表されるシナプス結合係数をもつネットワークである.しかし,パターンベクトルが直交でない場合,他のパターンは雑音の要因となる.この問題を解決する一手法として,Ohらは射影法を用いた学習則である擬似緩和法を考案した[2].擬似緩和法は特別な符号化を必要とせず,ネットワークの記憶容量を向上させている.本報告では実数領域でのBAMの学習則である擬似緩和法を複素数領域に拡張し,複素数領域に拡張した場合でも記憶容量を向上できることを実験的に示す.また,本報告で提案する学習則でパターン組が学習できない場合について非周期的な振動が現れ,リアプノフ指数の推定からこの振動がカオスであることを示唆する結果が得られた.
- 2006-12-06
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