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J-GLOBAL ID：200902253122123283   整理番号：09A0181496

細胞新生する連想記憶モデルの統計力学的解析

Statistical mechanics of the Hopfield model with replacing units

著者 (3件)： 小松靖直 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  青西亨 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  倉田耕治 (琉球大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 108  号： 383(NC2008 82-102)  ページ： 49-54  発行年： 2009年01月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： Hopfieldモデルには臨界記憶容量が存在し,この数を超えるパターンを埋め込むとオーバーロードになり,それまでに学習した全記憶パターンを想起できなくなる。一方,ある数の素子を新しい素子と入れ換える,すなわち新生させることで,オーバーロードを防ぎ最近学習した記憶パターンを安定して保持することが可能となる。本研究では統計力学による解析により,素子数とは無関係に各学習ステップごと3.2個の素子を新生させると,記憶パターンが安定して保持されることを示す。また,最適新生数が存在し,記憶容量を最大化することを示す。最後に類似の構造を持つ指数忘却モデルと細胞新生モデルの関係について議論する。(著者抄録)

シソーラス用語： *記憶 ,  *統計力学 ,  *Hopfield模型 ,  記憶容量 ,  *ニューロン ,  過負荷 ,  *形態形成 ,  *神経回路網 ,  数値計算 ,  学習 ,  細胞新生 ,  数値実験
準シソーラス用語： 連想記憶 ,  オーバーロード ,  臨界記憶容量

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (5件)：

• HERTZ, J. Introduction to the Theory of Neural Computation. 1991, 11-41
• DATE, Akira. Artificial Life and Robotics. 2008, 12, 291-294
• SHIINO, M. Self-consistent signal-to-noise analysis and its application to analogue neural networks with asymmetric connections. Jornal of Physics A : Mathematical and General. 1992, 25, L375-L381
• MEZARD, M. Toulouse, Solvable models of working memories. J. Physique. 1986, 47, 1457-1462
• AMIT, D. J. Storing infinite numbers of patterns in a spin-glass model of neural networks. Physical Review Letters. 1985, 55, 1530-1533

タイトルに関連する用語 (4件)： 細胞新生 ,  連想記憶モデル ,  統計 ,  力学的解析