| 講演名 | 1996/3/18 非単調ニューロンを用いて相関学習された連想記憶モデルのS/N解析 小泉 耕二, 岡田 真人, |
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| 抄録(和) | 非単調特性を持つ素子を用いて相関学習された連想記憶モデルを講論する. 非単調特性を持つモデルの場合, 相関学習の際に記憶パターンそのものよりも, 記憶パターンを入力した際の素子の出力を用いて相関学習する方が記憶容量等の特性が向上することも知られている. 今回我々は, この学習法の本質を取り入れたもっとも簡単なモデルを提案し, このモデルをS/N解析の立場で理論と計算機シミュレーションを用いて解析した. 本論文で提案する非単調学習を用いたモデルでは, 素子の出力特性が単鯛であっても学習の際の素子が非単調特性を特性を持つようにした場合, 記憶容量が約2倍になることがわかった. その理由は, まずクロストークノイズの分散が小さくなり, さらに非単調学習を用いたため, 想起のためのシグナルとクロストークノイズの間に負の相関が生じ, その結果内部ポテンシャルの分散がさらに小さくなるためである. |
| 抄録(英) | We analyze the associative memory model learned by the correlation learnig using the non-monotonic unit. It has been known that the model has better properties than the conventional one. We propose the most simple model which can be considered to have property and then analyze the model by the so-called signal-to-noise analysis. The model has the twice larger storage capacity than the convetional one even in the case of the monotonic units are used in the recall process. Not only that the variance of the cross-talk noise is smaller, but also that the model has negative correlation between the signal term and the cross-talk noise. Therefore, the variance of the internal potential becomes much smaller than the cross-talk noise. |
| キーワード(和) | 連想記憶モデル / 非単調素子 / 相関学習 / 直交学習 / S/N解析 |
| キーワード(英) | associative memory model / non-monotonic unit / correlation learning / orthogonal-projection matrix / signal-to-noise analysis |
| 資料番号 | NC-95-132 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1996/3/18(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | 非単調ニューロンを用いて相関学習された連想記憶モデルのS/N解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | S/N Analysis of Associative Memory Model Learned by Correlation Learning using Non-monotonic Property |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想記憶モデル / associative memory model |
| キーワード(2)（和/英） | 非単調素子 / non-monotonic unit |
| キーワード(3)（和/英） | 相関学習 / correlation learning |
| キーワード(4)（和/英） | 直交学習 / orthogonal-projection matrix |
| キーワード(5)（和/英） | S/N解析 / signal-to-noise analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小泉 耕二 / Koji Koizumi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学基礎工学部生物工学科 Department of Biophysical Engineering, Faculty of Engineering Science, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡田 真人 / Masato Okada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学基礎工学部生物工学科 Department of Biophysical Engineering, Faculty of Engineering Science, Osaka University |
| 発表年月日 | 1996/3/18 |
| 資料番号 | NC-95-132 |
| 巻番号（vol） | vol.95 |
| 号番号（no） | 598 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |