| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2008-07-31 11:20
サポートベクターマシンを用いた連想記憶のダイナミクスの解析 ○加藤昌徳・安達雅春(東京電機大) NLP2008-21 |
| 抄録 |
(和) |
本報告では,非線形サポートベクターマシン(SVM)を用いた動的連想記憶を取り上げる.これは,Casaliらによる連想記憶モデルで用いられた線形SVMを非線形SVMに拡張することで想起性能の向上を図り,さらに構成素子をカオスニューロンにすることで動的な連想記憶モデルを構築したものである.計算機シミュレーションによりこの動的連想記憶モデルの想起特性を解析し,またこのモデルが非常に複雑な振る舞いを示すことを明らかにした.また,非線形サポートベクターマシンのパラメータがこの動的連想記憶モデルの想起特性に及ぼす影響を解析し,このモデルのダイナミクスを分岐図などを用いて解析した. |
| (英) |
In this report, a dynamic associative memory using nonlinear Support Vector Machine (SVM) is proposed. We improved the recall performance by nonlinear SVMs instead of linear SVMs, then we introduce a chaotic neuron model as a constituent neuron of the associative memory model with nonlinear SVMs. We show the recall characteristics of the dynamic associative memory model by numerical experiments. Then, the experiments show that this model exhibits very complex behaviors. In addition, we investigate the influence of the parameter of the nonlinear SVM to the recall characteristic of the dynamical associative memory model. Moreover, the dynamics of this model are analyzed by using bifurcation diagrams. |
| キーワード |
(和) |
サポートベクターマシン / 動的連想記憶 / カオスニューロン / / / / / |
| (英) |
Support Vector Machine / Dynamical Associate Memory / Chaotic Neuron / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 174, NLP2008-21, pp. 11-16, 2008年7月. |
| 資料番号 |
NLP2008-21 |
| 発行日 |
2008-07-24 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
| PDFダウンロード |
NLP2008-21 |