細胞新生する連想記憶モデルの統計力学的解析(確率モデル,統計,学習,神経ダイナミクス,一般)
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概要
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Hopfieldモデルには臨界記憶容量が存在し,この数を超えるパターンを埋め込むとオーバーロードになり,それまでに学習した全記憶パターンを想起できなくなる.一方,ある数の素子を新しい素子と入れ換える,すなわち新生させることで,オーバーロードを防ぎ最近学習した記憶パターンを安定して保持することが可能となる.本研究では統計力学による解析により,素子数とは無関係に各学習ステップごと3.2個の素子を新生させると,記憶パターンが安定して保持されることを示す.また,最適新生数が存在し,記憶容量を最大化することを示す.最後に類似の構造を持つ指数忘却モデルと細胞新生モデルの関係について議論する.
- 2009-01-12
著者
-
青西 亨
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
青西 亨
東工大院総合理工
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
小松 靖直
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
倉田 耕治
琉球大学
-
青西 亨
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
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