講演名 1999/11/9
周期的出力関数をもつ神経回路網の連想記憶能力
小田 幹雄, 鶴田 威, 宮島 廣美,
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抄録(和) 連想記憶は,神経回路網モデルの応用分野の一つであり,種々の記憶モデルが提案されている.自己相関型連想記憶モデルは,その記憶構造が単純であるという特徴をもつが,一方,記憶容量が少なく,多数の偽記憶が存在するという欠点をもつ.従来,神経素子の活性化関数として,符号関数やシグモイド関数が用いられてきたが,活性化関数の単調性を取り除き,非単調関数を用いると記憶容量が大きくなることが示されている.本稿では,活性化関数として周期関数を用いたモデルを提案し,その連想記憶能力を数値シミュレーションにより明らかにする.また,周期とその記憶能カとの関係についても考察する.
抄録(英) Associative memory using a neural network model with the autocorrelation matrix has the advantage of the simplicity of its structure of the memory but has the disadvantage of the memory capacity. Sign function and sigmoid function have been employed as an activatiion function of the memory so far, and it has been reported that a nonmonotonic function is more effective. In the paper, associative memory using a neural network with a periodic activation function is proposed and the proposed memory is evaluated comparing conventional models on computer simulation.
キーワード(和) 連想記憶 / 自己相関 / 活性化関数 / 周期関数
キーワード(英) Associative Memory / Autocorrelation / Activation Function / Periodic Function
資料番号 CAS99-89
発行日

研究会情報
研究会 CAS
開催期間 1999/11/9(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 Circuits and Systems (CAS)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 周期的出力関数をもつ神経回路網の連想記憶能力
サブタイトル(和)
タイトル(英) Capacity of Associative Memory Using a Neural Network with a Periodic Activation Funcition
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 連想記憶 / Associative Memory
キーワード(2)(和/英) 自己相関 / Autocorrelation
キーワード(3)(和/英) 活性化関数 / Activation Function
キーワード(4)(和/英) 周期関数 / Periodic Function
第 1 著者 氏名(和/英) 小田 幹雄 / Mikio ODA
第 1 著者 所属(和/英) 久留米工業高等専門学校電気工学科
Kurume National College of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 鶴田 威 / Takeshi TSURUTA
第 2 著者 所属(和/英) 鹿児島大学工学部電気電子工学科
Faculty of Engineering, Kagoshima University
第 3 著者 氏名(和/英) 宮島 廣美 / Hiromi MIYAJIMA
第 3 著者 所属(和/英) 鹿児島大学工学部電気電子工学科
Faculty of Engineering, Kagoshima University
発表年月日 1999/11/9
資料番号 CAS99-89
巻番号(vol) vol.99
号番号(no) 416
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日