カオスニューラルネットワーク連想メモリによる知的情報処理の研究

混沌神经网络联想记忆智能信息处理研究

• 批准号: 09750461
• 负责人: 萩原 将文
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09750461/
• 关键词: ニューラルネットワーク; カオス; 連想メモリ

本研究では、ニューラルネットワーク連想メモリにカオス理論を導入して状況に応じた柔軟な連想を可能とすることを目標としている。従来のニューラルネットワーク連想メモリのほとんどは一対一の連想しか扱えない。したがって、例えば一つの色や形から複数のものの名前を連想するような一対多、あるいは多対多の連想は極めて困難であった。今年度は、この大きな問題点を克服することのできる新しいカオス連想メモリを提案し、その特性を明らかにした。提案モデルでは、従来のカオスニューラルネットワークにおいて記憶したパターンが外部入力として与えられた時に、入力されたパターンの周辺のみが探索されろという性質を利用して多対多の連想と重畳パターンの分離を可能としている。計算機シミュレーションにより、多対多の連想や重畳パターンの分離が可能であることを確認している。さらに、記憶時における重畳パターンのそれぞれの強さが、想起に与える影響などについても基礎的なデータを得ている。本研究では、カオスニューラルネットワークを今後の柔軟な情報処理のキーテクノロジーとして捉え、多対多の連想と重畳パターンの分離学習に関して基礎的なデータの収集および検討を大きな目標としたため、学習アルゴリズムには基本的な相関学習を用いている。そのため記憶容量は大きくないが、報告者らによって提案されている緩和法を用いた学習アルゴリズムなどを用いることにより、大幅な向上が可能である。

This study で は, ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク even think メ モ リ に カ オ ス theory を import し て condition に 応 じ た soft な even think を と す る こ と を target と し て い る. Youdaoplaceholder0 come to 従 ニュ ニュ ラ ラ ネットワ ネットワ ネットワ ネットワ えな think メモリ ほとん ほとん えな えな one-to-one think of ほとん ニュ えな えな. し た が っ て, example え ば a つ の color や form か ら plural の も の の former を even think す る よ う な, more than a moral あ る い は more polices の even think は め て difficult で あ っ た. Our は, こ の big き な problem を overcome す る こ と の で き る new し い カ オ ス even think メ モ リ を proposal し, そ の features を Ming ら か に し た. Proposal モ デ ル で は, 従 の カ オ ス ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に お い て memory し た パ タ ー ン が external と into force し て and え ら れ た に, into the force さ れ た パ タ ー ン の weeks 辺 の み が explore さ れ ろ と い う nature を USES し て more polices の even think と heavy 畳 パ タ ー ン の separation を may と し て い る. Computer シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ り and polices の even think や heavy 畳 パ タ ー ン の separation が may で あ る こ と を confirm し て い る. さ ら に, memory when に お け る heavy 畳 パ タ ー ン の そ れ ぞ れ の strong さ が, remind of に and え る influence な ど に つ い て も based な デ ー タ を must て い る. This study で は, カ オ ス ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を の soft な future intelligence 処 Richard の キ ー テ ク ノ ロ ジ ー と し て catch え and polices の even think と heavy 畳 パ タ ー ン の separation study に masato し て based な デ ー タ の 収 set お よ び beg を 検 big き な target と し た た め, learning ア ル ゴ リ ズ ム に は basic な phase masato learning を using い て い る. そ の た large memory capacity め は き く な い が, reporter ら に よ っ て proposal さ れ て い を る palliative method with い た learning ア ル ゴ リ ズ ム な ど を with い る こ と に よ り, な sharply upward が may で あ る.

项目成果

Y.Osana, M.Hagiwara: "Successive learning in chaotic neural network" 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. (発表予定). (1998)

Y.Osana、M.Hagiwara：“混沌神经网络中的连续学习”1998 年 IEEE 国际神经网络联合会议（即将发表）。

Y.Osana, M.Hagiwara: "Separation of superimposed pattern and many-to-many associations by chaotic neural networks" 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. (発表予定). (1998)

Y.Osana、M.Hagiwara：“混沌神经网络的叠加模式和多对多关联的分离”1998 年 IEEE 国际神经网络联合会议（即将发表）。

Y.Osana, M.Hagiwara: "Successive learning in hetero-associative memories using chaotic neural networks" 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks. (発表予定). (1998)

Y.Osana、M.Hagiwara：“使用混沌神经网络进行异质联想记忆的连续学习”1998 年 IEEE 国际神经网络联合会议（即将发表）。

長名優子、萩原将文: "カオスニューラルネットワークを用いた重畳パターンの分離と多対多の連想" 電気学会 電子回路研究会. ECT-98-112. 65-70 (1998)

Yuko Nagana、Masafumi Hagiwara：“使用混沌神经网络分离叠加模式和多对多关联”日本电气工程师学会电子电路研究组 ECT-98-112 (1998)。