Retrieval properties of a hopfield type associative neural network with hysteretic transfer function (非線形問題)
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概要
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A Hopfield type associative neural network for storing and recalling patterns is investigated. The use of a hysteretic transfer function is shown to improve retrieval performance. This can be explained by considering the motion on the u-x plane when the neuron output approaches the nonlinear saturation region of the hysteretic transfer function. The switching between branches of the hysteretic transfer function introduces a discontinuity of the neuron output, which gives the network the ability to escape some local minima. This discontinuity also increases the convergence time, and thus speeds up memory recall.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-02-26
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校
-
OBERG Erik
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設 ナノ・スピン実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
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