コラムの階層的な結合による連想メモリの実現

概要

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従来の連想メモリは,全てのモジュール間に相互結合を設けているため,複数の記銘パターン組を同時に想起することができない.また,雑音を多く含むような不完全なパターンを入力したとき,想起確率が低下する.さらに記憶容量が小さいという問題点を持つ.後者の二つの問題点は,関連するパターン間の連合が相関行列によって表現されることも原因である.そこで,本論文の目的は,筆者らが先に提案したコラムネットワークによりこれらの問題点を解決する連想メモリを実現することである.このコラムネットワークは,コラムを基本要素として構成される.コラムは一つの階層型ニューラルネットワークであるが複数のコラムの集まりはコラム群を構成し,一つのコラム群はコラム群外の全てのコラムと結合することにより他の全てのコラム群と情報を交換することが可能である.また,コラム群外のコラム同士はコラムネットワークに記銘されるパターン組に合わせて階層的に結合され,同じ階層のコラム同士は結合されない.一方,各コラムに記銘されるパターン間の連合は,別の階層型ニューラルネットワークによって実現される.計算機実験により,複数の記銘パターン組を同時に想起することが可能であること,また,高い耐雑音特性と記憶容量を有することを確認した.
バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
2005-10-20

コラムの階層的な結合による連想メモリの実現

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