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連想記憶ニューラルネットモデルにおける局所場の統計的性質と新しい型の相転移

联想记忆神经网络模型中局部场的统计特性和新型相变

基本信息

批准号：
05215218
负责人：
椎野正寿
金额：
$ 0.9万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至 1994
项目状态：
已结题

项目摘要

アナログニューラルネットの連想記憶能力は、ニューロン間のシナプス相互作用を学習則にもとづいてどの様にとるかということだけではなく、ニューロンの入出力関係を表わす伝達関数の形にも大きく依存するわけであるが、自己無憧着なシグナルノイズ解析(SCSNA)と呼ぶ独自に開発した方法を用いて記憶容量と伝達関数の形の間の相関を調べた。並列分散型の連想記憶モデルの本質がとらえられる点で、ヘブの局所学習則の仮定が行なわれることが多いが,そのような場合には,ニューラルネットの平衡状態としての性質である記憶容量には各ニューロンのつくる非ガウス的な局所場分布が重要な役割を果すものであることがわかり、伝達関数の形がSCSNAの枠組の中でどの様に局所場分布に影響を与え記憶容量を決定するに至るかという点が明らかにされた。特に非単調伝達関数の場合には、非ガウス局所場分布の起源である「出力比例項」のために,単調な伝達関数の場合に比べ記憶容量の大巾な増大がもたらされるだけではなく、局所場ノイズの凝縮に伴なう相転移現象がおこり、スーパーリトリーバル相と呼ぶ特異な相が出現し、局所学習則の下であっても誤差のない完全記憶想起が実現されることになる点についても、その条件等も含めて系統的な理解をすることが可能になった。

The relationship between input and output of a computer and the relationship between input and output of a computer is expressed in terms of the relationship between input and output. Self explanatory text analysis (SCSNA) and independent development methods are used to adjust the correlation between memory capacity and the shape of the data. The nature of parallel decentralized memory is that the memory capacity is not the same as that of the local field, and the distribution of the local field is important. The shape of the SCSNA is determined by the distribution of the field of the SCSNA and the memory capacity. In particular, in the case of non-uniform modulation of the relevant number, the origin of the distribution of the local field, the "output ratio term", the "uniform modulation of the relevant number", the large increase in the memory capacity, the "phase shift phenomenon", the "phase shift phenomenon, the phase shift phenomenon, the" the phase shift phenomenon, the phenomenon, the In the case of learning, the error is completely remembered, and the point of view, the condition, and the understanding of the system are included.