カオスニューラルネットワークを用いた周期的連想記憶に関する研究(一般,複雑系とニューロコンピューティング)

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究では、階層構造の周期パターンを想起する連想記憶モデルを提案する。従来の連想記憶モデルは類似パターンや周期パターンを記憶し、想起することができるが、階層構造を持つパターンを扱うことに適していない。階層構造を持つパターンの例として、文字から単語、単語から文章というように、言語の体系があげられる。従来研究のChaotic Neural Network with Time Delay Term for Sequential Patterns (CNNTDSP)では、周期パターンを想起する連想記憶を行うことができる。このモデルは順序の連続するパターン同志に重みづけを行うことにより、周期パターンの想起を可能としている。提案モデルは連続する周期同志に重みづけを行い、順序の概念を追加することにより階層構造の周期パターンの想起を可能としている。実験により、数字と英字の周期パターンを用いて、提案モデルで階層的な周期で正しく想起されていることを示した。
2012-01-19

著者

関連論文

スポンサーリンク