階層的な記憶パターンを持つ自己相関型連想記憶モデルのPCAによる解析
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概要
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統計力学的手法は情報処理分野にも応用されているが,解析解が得られるのは専ら平均場モデルに属する問題に限られてしまう.そこで本研究では,系のシミュレーションによる解析手法を提案し,その有効性を検証する.これは,交換モンテカルロ法と主成分分析(PCA)を組み合わせた手法であり,得られた高次元の経験分布を可視化して解釈することで系のマクロ状態を推定しようとするものである.また,確率的主成分分析(PPCA)の枠組みを導入し,有効な主成分の個数も推定した.本手法を,平均場解析により系の相図が得られる連想記憶モデルに適用したところ,理論的な知見を反映する結果が得られた.これは,本研究で提案した手法が,未知の系を予測する普遍的手法の一つになり得ることを示唆する.
- 2010-03-02
著者
-
福島 孝治
東京大学大学院総合文化研究科
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
福島 孝治
東大院総合文化
-
岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
-
井上 真郷
早稲田先進理工
-
永田 賢二
東大新領域
-
塩塚 丁二郎
早稲田先進理工
-
HUKUSHIMA Koji
Department of Basic Science, Graduate School of Arts and Sciences, University of Tokyo
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
永田 賢二
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
塩塚 丁二郎
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
岡田 真人
東大新領域:理研脳総研
-
Hukushima K
Institute Of Solid State Physics The University Of Tokyo
-
Hukushima Koji
Institute For Solid State Physics The University Of Tokyo
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
-
永田 賢二
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
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