スパースコーディングされた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化(BCI/BMIとその周辺,一般)
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概要
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先攻研究により,新生ニューロンをもつ連想記憶モデルはオーバーロードを回避し,最近の記憶を安定して保持することが明らかになった.ただしスパースコーディングを用いた場合,新生ニューロンをもつ連想記憶モデルのネットワークが何をもって想起成功したか判断するのが先行研究では恣意的だった.近年,相互情報量によりネットワークの想起性能を評価することが最も良いことがわかってきた.本研究では,スパースコーディングされた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルについて,細胞新生数の最適化を相互情報量を用いた数値計算により行う.シミュレーションの結果,相互情報量を想起性能評価に用いた場合,従来の方向余弦を用いた場合とは異なる結果を得た.
- 2011-11-17
著者
-
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
-
綴木 馴
岡山理科大学:京都大学大学院情報学研究科
-
綴木 馴
岡山理科大学工学部知能機械工学科
-
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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