メモリの単純なネットワークモデルにおけるメモリ寿命の数学的解析【JST・京大機械翻訳】

Helson Pascal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219572530651 整理番号：22P0080840

メモリの単純なネットワークモデルにおけるメモリ寿命の数学的解析【JST・京大機械翻訳】

A Mathematical Analysis of Memory Lifetime in a simple Network Model of Memory

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発行年： 2019年10月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ニューラルネットワークによる外部信号の学習と,このネットワークが雑音に提出されたときにそれを忘れる時間を研究した。バイナリニューロンの再発ネットワークへの外部刺激の提示はシナプスの状態を変化させる可能性がある。ユニークな信号の多重提示はその学習をもたらす。次に,忘却時間の間,他の信号(ノイズ)の提示も,シナプス重みを修正するかもしれない。シナプス電流により初期信号の推定器を構築し,この方法により誤差の確率を定義した。このモデルでは,これらのシナプス電流はMarkov連鎖として進化する。これらのMarkov連鎖の動力学を研究し,初期信号が忘れ(与えられた閾値以上の誤差確率)として考慮される前に,ネットワークが受信できる外部刺激の数に関する下限を得た。結果は,有限サイズのネットワークおよび大きなサイズの漸近性に留まる。この結果は,時間漸近よりも有限時間解析に基づいている。最後に,著者らの結果の数値説明を示した。【JST・京大機械翻訳】

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脳・神経系モデル

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