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J-GLOBAL ID：201702252462216338   整理番号：17A1641657

時間遅れを有する離散リカレントニューラルネットワークの外部入力に基づく新しい局所バイポーラ自己連想メモリ【Powered by NICT】

A New Local Bipolar Autoassociative Memory Based on External Inputs of Discrete Recurrent Neural Networks With Time Delay

著者 (4件)： Zhou Caigen (Institute of Intelligence Science and Technology, Hohai University, Nanjing, China) ,  Zeng Xiaoqin (Institute of Intelligence Science and Technology, Hohai University, Nanjing, China) ,  Luo Chaomin (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Detroit Mercy, Detroit, MI, USA) ,  Zhang Huaguang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 28  号： 11  ページ： 2479-2489  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,局所バイポーラ自己想起型連想記憶は利得型活性化関数のクラスを持つ離散リカレントニューラルネットワークに基づいて提示した。ニューラルネットワークの重みパラメータを学習手順なしで不等式のセットにより取得した。大域的指数安定性基準は,時間遅延および外部入力を考慮して回復パターンの精度を保証するために確立された。提案された方法論は偽記憶パターンを克服し(2m)~n記憶容量を効果的に行うことができた。有効性,ロバスト性,およびフォールトトレラント能力を,シミュレーション実験によって検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  利得 ,  ロバスト性 ,  *ニューラルネットワーク ,  シミュレーション ,  *連想メモリ ,  不等式 ,  フォールトトレランス ,  安定判別 ,  連想記憶方式 ,  記憶容量
準シソーラス用語： 記憶パターン ,  活性化関数 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  *時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時間遅れ ,  リカレントニューラルネットワーク ,  バイポーラ ,  自己 ,  連想メモリ