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J-GLOBAL ID：201202281099844163   整理番号：12A0422012

0次減衰する連想記憶モデルの記憶容量に関する研究

Storage capacity of the associative memory model with the zero-order synaptic decay

著者 (4件)： 宮田龍太 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  綴木馴 (岡山理大 工) ,  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： 111  号： 419(NC2011 97-120)  ページ： 1-6  発行年： 2012年01月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 短期記憶の場として目される海馬とその周辺では,シナプスの死滅・新生が観測されている。生理学的実験により,強度の小さいシナプスほど死滅されやすいことがわかった。本研究では計算論的観点から,ネットワーク内のシナプス新生が及ぼす記憶への影響を調べるため,0次減衰するHopfieldモデルを用いて数値実験を行った。実験結果より,シナプス新生はネットワークのオーバーロードを回避し,最近の記憶を安定して保持する役割を担う可能性があることがわかった。また,0次減衰モデルの記憶容量はシナプス新生数に相当する減衰率αに依存することを示す。さらに,β次減衰モデルへと拡張し,シナプス減衰項の次元が及ぼすモデルの記憶特性への影響について調べた。その結果,次元が充分大きいところではモデルの記憶特性が一定になることがわかった。(著者抄録)

シソーラス用語： トド ,  シナプス ,  *連想メモリ ,  記憶容量 ,  記憶 ,  *シナプス形成 ,  比率 ,  *Hopfield模型 ,  過負荷 ,  記憶特性 ,  記銘 ,  計算機シミュレーション ,  Hebb学習 ,  実験 ,  減衰特性 ,  数値実験 ,  短期記憶 ,  計算機利用 ,  利用
準シソーラス用語： *減衰率

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (12件)：

• HOPFIELD, J. J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982, 79, 2554-2558
• AMARI, S. Characteristics of sparsely encoded associative memory. Neural Networks. 1989, 2, 451-457
• OKADA, M. Notions of associative memory and sparse coding. Neural Networks. 1996, 9, 8, 1429-1458
• AMIT, D. J. Storing infinite numbers of patterns in a spin-glass model of neural networks. Physical Review Letters. 1985, 55, 14, 1530-1533
• SHIINO, M. Self-consistent signal-to-noise analysis and its application to analogue neural networks with asymmetric connections. Journal of Physics A : Mathematical and General. 1992, 25, 375-381

タイトルに関連する用語 (4件)： 減衰 ,  連想記憶モデル ,  記憶容量 ,  研究