分割想起による連想記憶モデルの提案
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概要
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本論文では,連想記憶モデルの一性質を応用して,分割学習および分割想起を提案することで新しいモデルの構築を行う.ここで言う分割とは,状態ベクトルをランダムに2等分割し,記憶パターンも状態ベクトルに合わせて一対一対応で等分割する.分割することで,一つのネットワークにかかる記憶率の負荷は2倍になるが,それでも本論文で提案する分割想起が通常の連想記憶モデルよりも良い結果が出ることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-12-20
著者
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