ベータ次減衰するシナプスをもつ連想記憶モデルの記憶特性
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概要
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既存の連想記憶モデルでは,記憶容量を超過してパターンを学習させると,ネットワークはオーバーロードを引き起こし,それまで学習したどのパターンも想起できなくなる.これまでオーバーロードを回避するモデルとして,指数的忘却モデルや 0 次減衰モデルといったシナプス減衰モデルが提案されてきた.本研究ではより一般的なシナプスの減衰を取り扱うため,0 次減衰モデルを β 次減衰するシナプスをもつ連想記憶モデルへと拡張した.減衰次数が 1 のときは指数的忘却モデルに相当する.シミュレーションにより,ネットワークの記憶想起性能を最大化する最適な減衰次数をもつシナプス減衰モデルを探索した.その結果,次数が整数値の場合,ネットワークの記憶容量を最大化する最適な減衰次数をもつモデルは指数的忘却モデルで,0 次減衰モデルは準最適であることがわかった.また,シナプス減衰次数が大きくなるにつれて,モデルの記憶特性がほぼ一定になることがわかった.
- 2013-02-20
著者
-
青西 亨
大阪大学基礎工学部生物工学科
-
宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
-
青西 亨
阪大基礎工
-
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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