細胞新生するスパースなHopfieldモデルの統計力学的解析(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)
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概要
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本研究ではスパースコーディングされた細胞新生するHopfieldモデルについて,SCSNAによる統計力学的解析を行う.各スパースネスにおける臨界記憶率と細胞新生数の関係を,統計力学的解析および数値実験により示す.また,指数的忘却をもつHopfieldモデルにスパースコーディングを導入した場合の忘却係数に対する臨界記憶率との比較を行う.その結果,細胞新生の場合,新生数が大きいところでは,臨界記憶率を極大化する最適なスパースネスが有限の値で存在することがわかった.
- 2011-10-12
著者
-
青西 亨
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
倉田 耕治
琉球大学工学部
-
宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
-
宮田 龍太
東京工業大学
-
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
-
前川 治郎
東工大院総合理工
-
前川 治郎
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
倉田 耕治
琉球大学子学部
-
宮田 龍太
東京工業大学大学院総合理工学研究科|日本学術振興会特別研究員dc
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