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) NC2016-49 |
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 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2016-49 |
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