| 講演名 | 2017-01-26 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(大分高専), 木本 智幸(大分高専), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Hopfield model / nonuniform learning frequency / correlation structure pattern / mixed state |
| 資料番号 | NC2016-49 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / NLP |
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| 開催期間 | 2017/1/26(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 茂雄(東北大) / 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Shigeo Sato(Tohoku Univ.) / Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 萩原 将文(慶大) / 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田中 宏喜(京都産大) / 青西 亨(東工大) / 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 秋間 学尚(東北大) / 篠沢 佳久(慶大) / 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹本 尭令 / Akinori Takemoto |
| 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） | 木本 智幸 / Tomoyuki Kimoto |
| 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) |
| 発表年月日 | 2017-01-26 |
| 資料番号 | NC2016-49 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NC-424 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-19 (NC) |