講演名 1999/2/5
自己組織化特徴マップを用いた追加学習可能な連想メモリ
山田 剛生, 服部 元信, 森澤 正之, 伊藤 洋,
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抄録(和) 本報告では, 自己組織化特徴マップを用いた連想メモリにおいて, 「シナプス硬直条件」並びに「シナプス半硬直条件」を導入した学習法を提案する. 本連想メモリでは,十分に学習が行われたマップ上のニューロンの重みを更新しないという「シナプス硬直条件」を用いることで, 新規な情報のみで追加学習を行うことが可能である. さらに, 「シナプス半硬直条件」を用いることで, シナプスが硬直したニューロンをマップ全体に分散させることができ, 耐故障性に優れた記憶が可能となる. 他にも, (1)マップ層のニューロン数を増加させることで容易に記憶容量を増やすことができる(2)優れた雑音特性を有する(3)1対多の連想が可能であるなどの特徴を持つことが明らかになっている.
抄録(英) In this paper, we propose a sequential learning algorithm for an associative memory based on Kohonen Feature Map (KFM). In order to store new information without retraining weights on previously learned information, weights fixed neurons and weights semi-fixed neurons are used in the proposed algorithm. Owing to the semi-fixed neurons, the associative memory becomes structurally robust. Moreover, it has the following features; (1)it has high storage capacity (2)it is robust for noisy inputs (3)it can deal with one-to-many associations.
キーワード(和) 自己組織化特徴マップ / 連想メモリ / シナプス硬直条件 / シナプス半硬直条件 / 追加学習
キーワード(英) Kohonen Feature Map / associative memory / weights fixed neuron / weights semi-fixed neuron / sequential learning
資料番号 NC98-90
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) 自己組織化特徴マップを用いた追加学習可能な連想メモリ
サブタイトル(和)
タイトル(英) Sequential Learning for Associative Memory using Kohonen Feature Map
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 自己組織化特徴マップ / Kohonen Feature Map
キーワード(2)(和/英) 連想メモリ / associative memory
キーワード(3)(和/英) シナプス硬直条件 / weights fixed neuron
キーワード(4)(和/英) シナプス半硬直条件 / weights semi-fixed neuron
キーワード(5)(和/英) 追加学習 / sequential learning
第 1 著者 氏名(和/英) 山田 剛生 / Takeo Yamada
第 1 著者 所属(和/英) NTTデータクリエイション
NTT Data Creation
第 2 著者 氏名(和/英) 服部 元信 / Motonobu Hattori
第 2 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学科
Department of Computer Science
第 3 著者 氏名(和/英) 森澤 正之 / Masayuki Morisawa
第 3 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学科
Department of Computer Science
第 4 著者 氏名(和/英) 伊藤 洋 / Hiroshi Ito
第 4 著者 所属(和/英) 山梨大学工学部コンピュータ・メディア工学科
Department of Computer Science
発表年月日 1999/2/5
資料番号 NC98-90
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