| 講演名 | 1997/5/23 有限ニューロン数での2nd order BAM の記憶容量 川畑 豊, 大洞 喜正, 服部 進実, |
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| 抄録(和) | 本稿では、2nd order BAMにおける学習データ対の数とパターンの想起失敗の確率(誤差率)の関係についてのベる。誤差率の計算を行うにあたり、次の3通り(a)ガウス近似法(b)特性関数法(c)拡張ガウス法(エルミートガウス法)の比較を行う。比較結果は、ガウス法では入出カニューロン数が1000以上で有効であったが、エルミートガウス法では、拡張部分を8次のエルミートの多項式としたときニューロン数は30はどで有効であった。2nd order BAMの記憶容量は、ニューロン数の関数で計算できる。本稿では、ノイズを含む場合の最低記憶容量についても述べる。その結果は、記憶容量の縮小は、ノイズの発生率が1O^<-3>より小さい時は無視できる。 |
| 抄録(英) | This paper describes relation between number of memorized pattern pairs and probability of failure to recall the pattern(error ration) for 2nd order bidirectional associsative memory(BAM). To estimate accurate error ratio, three methods have been compared ; (a) Gaussian appoximation, (b) characteristic function method, (c) improved Gaussian appoximation (Hermite Gaussian approximation). Comparison shows that Gaussian appoximation is valid for numbers of input and output neurons larger than 1000. While Hermite Gaussian appoximation is applicable for neuron numbers larger than 30 when expansion is truncated at fixed failure probability is estimated as the function of neuron number. This paper also shows lower bound of capaciry in the presence fo noise : results show capacity reduction is negligible for lower occurrence piobability of noise than 10^<-3>. |
| キーワード(和) | 双方向連想記憶 / 記憶容量 / 誤差率 / 特性関数 / エルミートガウス |
| キーワード(英) | BAM / Capacity / error ratio / characteristic function / Hermite Gauss |
| 資料番号 | NC97-1 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1997/5/23(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 有限ニューロン数での2nd order BAM の記憶容量 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Capacity of 2nd-order Bidirectional Assogiative Memory with Finite Neuron Numbers |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 双方向連想記憶 / BAM |
| キーワード(2)（和/英） | 記憶容量 / Capacity |
| キーワード(3)（和/英） | 誤差率 / error ratio |
| キーワード(4)（和/英） | 特性関数 / characteristic function |
| キーワード(5)（和/英） | エルミートガウス / Hermite Gauss |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川畑 豊 / Yutaka Kawabata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学工学部情報工学科 Depertment of Information Science, Kanazawa institute of technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大洞 喜正 / Yosimasa Daido |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学工学部情報工学科 Depertment of Information Science, Kanazawa institute of technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 服部 進実 / Shimmi Hattori |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学工学部情報工学科 Depertment of Information Science, Kanazawa institute of technology |
| 発表年月日 | 1997/5/23 |
| 資料番号 | NC97-1 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 69 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |