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フルテキストURL2008010105.pdf ( 591.9KB ) 公開日 2010-04-16
タイトル1対多の連合を記憶する相関型連想記憶モデルの解析
タイトルヨミ1 タイ タ ノ レンゴウ オ キオクスル ソウカン ガタ レンソウ キオク モデル ノ カイセキ
タイトル別表記Analysis of a correlation-type associative memory with one-to-many associations
作成者川村, 正樹
岡田, 真人
平井, 有三
作成者ヨミカワムラ, マサキ
オカダ, マサト
ヒライ, ユウゾウ
作成者別表記Kawamura, Masaki
Okada, Masato
Hirai, Yuzo
作成者所属山口大学大学院理工学研究科(理学)
内容記述(抄録等)1対多の連合を記憶する相関型連想記憶モデルを議論する。連想記憶モデルHASPは相互想起型連想記憶回路と相互抑制回路からなる1対多の連合を扱うモデルである。我々はこれまでこの二つの回路を分離して、絶対容量に関して議論してきた。しかしながら、想起過程に関しては連合ベクトルと回路の状態との統計的な相関のため二つ回路を分離して議論することができない。そこで、本論文ではHASP型の最も簡単な相関型連想記憶モデルを提案し、このモデルの想起過程を議論する。このモデルはHASPと同様に相互想起型連想記憶回路と自己想起型連想記憶回路から構成される。1対多の連合を扱うために、複数の連合ベクトル間の対称性を破る外部入力を導入する。外部入力を導入する際に次の点を考える。1.外部入力は想起される連合ベクトルに近いものから、無相関な入力までの様々なものを考慮する。2.外部入力は相互想起部または自己想起部のいずれに加えればよいかを議論する。想起過程の性質がこれらの点にどのように依存するかを統計神経力学と計算機シミュレーションにより調べた。その結果、外部入力によって連合ベクトルが想起できることを示し、自己想起部に外部入力を加えた場合の方がより連合ベクトルを想起しやすいことがわかった。
本文言語jpn
著者キーワード連想記憶
1対多の連合
統計神経力学
HASP
資料タイプtext
ファイル形式application/pdf
出版者電子情報通信学会
出版者ヨミデンシ ジョウホウ ツウシン ガッカイ
NII資料タイプ学術雑誌論文
査読の有無査読あり
ISSN0915-1923
NCIDAN1007132X
掲載誌名電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理
掲載誌名別表記The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
J81-D2
6
開始ページ1336
終了ページ1344
発行日1998-06
関連情報URL(IsPartOf)http://search.ieice.org/index.html
権利関係copyright c2008IEICE
著者版/出版社版出版社版
リポジトリID2008010105
地域区分山口大学
URIhttp://www.lib.yamaguchi-u.ac.jp/yunoca/handle/2008010105