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J-GLOBAL ID：201802232343756820   整理番号：18A2164460

結合Gaussマップを用いた連想記憶【JST・京大機械翻訳】

Associative Memory by Using Coupled Gaussian Maps

著者 (2件)： Kobayashi Mio (Department of Creative Technology Engineering, Anan College, Tokushima, 774-0017, Japan) ,  Yoshinaga Tetsuya (Graduate School of Biomedical Sciences, Tokushima University, Tokushima, 770-8509, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICAICTA  ページ： 42-47  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 結合Gauss写像から成る連想記憶モデルを提案した。Gauss写像は一次元離散時間力学系であり,周期的および非周期的点を含む種々の現象を生成する。Gauss連想メモリは,Hopfieldとカオスニューラル連想メモリの両方の類似特性を有し,システムパラメータを変えることにより,それらのモードを変化させることができる。Gauss連想メモリがカオス連想メモリのような保存パターンを連続的に思い出すとき,Gauss連想メモリはメモリに実際に記憶されないいくつかの擬似パターンを思い出す。擬似パターンはGauss連想メモリで生成されたカオス軌跡に対応することが分かった。したがって,カオス挙動を避ける方法を用いることによって,擬似パターンの生成を除去することができた。本論文では,Gauss連想メモリモデルのダイナミクスを紹介し,シミュレーション結果を示した。さらに,カオスを避ける機能の有無にかかわらず,Gauss連想メモリによって得られた出力パターンを提示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  一次元 ,  写像 ,  カオス ,  連想メモリ ,  *連想記憶方式 ,  力学系 ,  軌跡 ,  記憶装置 ,  カオス的挙動 ,  システムパラメータ
準シソーラス用語： 連想記憶モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： マップ ,  連想記憶