関数型記憶要素を持つカオスニューラルネットワーク連想記憶システム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS15-3

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Associative Memory in a Chaotic Neural Network Introducing Function Typed Synaptic Weights

著者名: 大宮 理恵(山口大学),大林 正直(山口大学),小林 邦和(山口大学),呉本 尭(山口大学)

著者名(英語): Rie Omiya(Yamaguchi University),Masanao Obayashi(Yamaguchi University),Kunikazu Kobayashi(Yamaguchi University),Takashi Kuremoto(Yamaguchi University)

キーワード: カオスニューラルネットワーク|関数型記憶要素|連想記憶連想記憶|chaotic neural network|function typed synaptic weights|associative memory

要約(日本語): 通常のカオスニューラルネットワークを用いた連想記憶システムでは各記憶バターンを

記銘する記憶行列の各要素は定数で表されている。そこで著者等は従来の記憶行列の

要素に、高次の要素を付加し、各記憶パターンの想起が容易になることを目的とする

関数型記憶要素を持つカオスニューラルネットワーク連想記憶システムを提案し、その

有効性を既に示している。しかしそこで用いた記憶パターン数は4のみであり、また、

提案法の特性も十分に検討していない。そこで本研究では、著者等が先に提案したシス

テムについて記憶容量をシミュレーションの観点から明らかにし、また、その他幾つかの

特性を検討した。

PDFファイルサイズ: 2,970 Kバイト