電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2017-01-26 14:35
非一様な学習頻度と相関構造を持つ記憶パターンを学習した連想記憶モデル
竹本尭令木本智幸大分高専
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本研究では,Hopfield型の自己相関型連想記憶モデルに,非一様な学習頻度と相関構造を持つ記憶パターンを学習させた場合の安定状態を統計力学および計算機シミュレーションで解析する.記憶パターンの相関構造は,ヒトの顔などの2次元観測像が持つ,観測方向と個体の違いという2つの情報を抽象化したものを考える.また,記憶パターンの非一様な学習頻度については,2次元観測像の観測方向の違いによる記憶パターン毎の観測確率の違いを抽象化したものを考える.解析の結果,安定状態には種類があり,個体の情報を保存するものと失うものがあった.この個体の情報を保存する安定状態によって観測方向に依らない個体判別が可能であることが分かった.さらに,個体の情報を保存する安定状態は,学習頻度の非一様性の影響によって安定性が高くなることも分かった. 
(英) In this study, we analyze stable states of an autocorrelation associative memory model storing memory patterns with nonuniform learning frequency and correlation structure by statistical mechanics and computer simulation. We use abstract memory pattern possessing two information such as the difference of the individuals and the observation direction in 2D observation image like human faces. In addition, we use abstract difference of learning frequency of memory patterns by observation direction difference. As the result of analysis, we found that there are several types of stable states, one is a state possessing information of differences among individual, and the others are the state losting the information. We found that individual identification that does not depend on observation direction is possible by the stable state possessing individual information. We also found that the stability of the stable state possessing individual information is increased by the influence of nonuniform learning frequency.
キーワード (和) Hopfieldモデル / 学習確率 / 相関構造パターン / 混合状態 / / / /  
(英) Hopfield model / nonuniform learning frequency / correlation structure pattern / mixed state / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 424, NC2016-49, pp. 7-12, 2017年1月.
資料番号 NC2016-49 
発行日 2017-01-19 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC NLP  
開催期間 2017-01-26 - 2017-01-27 
開催地(和) 北九州学術研究都市 産学連携センター 
開催地(英) Kitakyushu Foundation for the Advanement of Ind. Sci. and Tech. 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 
テーマ(英) Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2017-01-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 非一様な学習頻度と相関構造を持つ記憶パターンを学習した連想記憶モデル 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Associative memory model storing memory patterns with nonuniform learning frequency and correlation structure 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Hopfieldモデル / Hopfield model  
キーワード(2)(和/英) 学習確率 / nonuniform learning frequency  
キーワード(3)(和/英) 相関構造パターン / correlation structure pattern  
キーワード(4)(和/英) 混合状態 / mixed state  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹本 尭令 / Akinori Takemoto / タケモト アキノリ
第1著者 所属(和/英) 大分工業高等専門学校 (略称: 大分高専)
National Institute of Technology, Oita College (略称: NIT, Oita College)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 木本 智幸 / Tomoyuki Kimoto / キモト トモユキ
第2著者 所属(和/英) 大分工業高等専門学校 (略称: 大分高専)
National Institute of Technology, Oita College (略称: NIT, Oita College)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2017-01-26 14:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2016-49 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.424 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2017-01-19 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会