| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2023-11-27 15:20
ヒステリシス連想メモリの結合スパース化について ○鯨井慎也・齋藤利通(法政大) NC2023-37 |
| 抄録 |
(和) |
ヒステリシス連想メモリの平衡点の安定性について考察する. 同メモリは簡素な連続時間再帰型ニューラルネットであり、2値ヒステリシス活性化関数と3値相互結合パラメータで特徴づけられるシステムである。相関学習に基づくパラメータ設定法を用いることで任意の所望記憶の銘記が保証できる。典型的な例題を用いて正確な数値解析を行い、所望記憶の結合スパース性と安定性の関係性を明らかにする。 |
| (英) |
This paper studies stability of multiple equilibrium points in hysteresis neural networks as associative memories. The networks are simple continuous-time recurrent neural networks characterized by ternary cross-connection parameters and the binary hysteresis activation function. We have a correlation based setting method of parameters that guarantees storage of desired memories. Performing precise numerical analysis in typical examples, we have investigated relationship between connection sparsity and stability of desired memories. |
| キーワード |
(和) |
ヒステリシスニューラルネット / 連想メモリ / 安定性 / / / / / |
| (英) |
hysteresis neural networks / associative memories / stability / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 285, NC2023-37, pp. 16-19, 2023年11月. |
| 資料番号 |
NC2023-37 |
| 発行日 |
2023-11-20 (NC) |
| ISSN |
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 |
NC2023-37 |