動的連想記憶システムの構築に関する研究

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本研究ではヒトに近い柔らかな連想記憶を実現する動的連想記憶システムの構築を目指している.本システムは,ウェーブレットネットワークを用いてシステムを構成するため,従来のニューラルネットワークを用いたシステムに比べ,システム構築の簡単化,記憶容量の増加,及び複雑な非線形ダイナミクスの実現が期待される.従って,複雑な想起特性(カオス的遍歴など)を示すよりヒトのように柔軟な動的連想記憶が実現される.同時に,本システムを用いた情報検索やカオス時系列予測などの工学的応用についても検討する.平成14年度はカオスニューラルネットワークの連想記憶性能について基本的な調査を行った.平成15年度はカオスニューラルネットワークにおけるニューロン間の結合様式が連想記憶性能に与える影響について調査を行った.その結果,ニューロン間の結合様式を通常の線形ではなく,非線形に変更することにより,想起性能の向上が確認された.また学習方式として,強化学習を用いたカオス時系列予測システムの構築を行った.平成16年度はベイズ学習理論を適用することにより,ウェーブレットネットワークの構造決定(モデル選択)と未知パラメータの学習を同時に行える手法の開発を行う予定った.更に,工学的な応用として,強化学習システムへの適用も行った.本研究の成果は電気学会論文誌(1篇),及び論文査読付き国際会議(3件)において公表を行った.また国際的な学術雑誌(Neurocomputing),及び査読付き国際会議(SICE2005)にて査読中の論文が3篇ほどある.