講演名 1999/2/5
リカレントネットワークを用いた短期記憶モデルにおける記憶維持
岡田 修平, 曹 建庭, 田中 昌司,
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抄録(和) リカレントネットワークを用いた短期記憶モデルは, 入力情報の不足のため, 記憶値ではないアトラクタに収束してしまうことが知られている. このようなモデルは,記憶すべき値を長く維持することができない. 本稿では,短期記憶モデルにおける記憶維持問題に対して, 記憶値の学習及び外部情報の導入により, 複数の記憶値を維持できるモデルを提案する. また, 提案したモデルにおけるダイナミクスを生物ニューロンと比較し, その正当性を検討する.
抄録(英) A short-term memory modeled by recurrent neural network has a difficulty in sustaining the activities. They eventually converge to some constant values so called the attractors. In this paper, we will propose a short-term memory model which enables to sustain the multiple activities either in learning or testing process. Moreover, we will compare the dynamics property of proposed model with biological neurons and show the reality of proposed model.
キーワード(和) ワーキングメモリ / 短期記憶 / アトラクタ / ダイナミクス / 学習
キーワード(英) Working Memory / Short-term Memory / Attractor / Dynamics / Learning
資料番号 NC98-89
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/2/5(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) リカレントネットワークを用いた短期記憶モデルにおける記憶維持
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Method for Sustaining Activities in Short-term Memory Model Using Recurrent Neural Network
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ワーキングメモリ / Working Memory
キーワード(2)(和/英) 短期記憶 / Short-term Memory
キーワード(3)(和/英) アトラクタ / Attractor
キーワード(4)(和/英) ダイナミクス / Dynamics
キーワード(5)(和/英) 学習 / Learning
第 1 著者 氏名(和/英) 岡田 修平 / Shuhei Okada
第 1 著者 所属(和/英) 上智大学電気電子工学科
Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
第 2 著者 氏名(和/英) 曹 建庭 / Jianting Cao
第 2 著者 所属(和/英) 上智大学電気電子工学科:理化学研究所 脳科学総合研究センター
Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University:Brain Science Institute,RIKEN
第 3 著者 氏名(和/英) 田中 昌司 / Shoji Tanaka
第 3 著者 所属(和/英) 上智大学電気電子工学科
Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
発表年月日 1999/2/5
資料番号 NC98-89
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 577
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日