相互結合形ニューラル回路による連想記憶回路網の厳密構成法に関する研究

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相互結合形ニューラル回路による連想記憶回路網の厳密構成法に関する研究

フォーマット:
助成・補助金
Kyushu Univ. Production 九州大学成果文献
タイトル(他言語):
EXACT SYNTHESIS OF ASSOCIATIVE MEMORY CIRCUITS BY MEANS OF RECURSIVE NEURAL NETWORKS
責任表示:
西 哲生(九州大学・工学部・教授)
NISHI Tetsuo(九州大学・工学部・教授)
本文言語:
日本語
研究期間:
1993-1994
概要(最新報告):
研究期間において以下の結果を得た。 1.n個のニューロンが環状に配置され、各ニューロンはそれ自身より前方のk(≦n-1)個のニューロンとのみ結合を有し、そのk個の結合の強さがニューロン間の距離と共に減少する(テ-パ)というニューラルネットワークにおいて、その平衡点の個数を考察した。上記のネットワークは小さなkに対してはセルラ-ニューラルネットワーク(CNN)の特別な場合と考えられる。結合の強さがニューロン間の距離と共に減少するという性質は実際の生物学的な実験結果から見ても妥当な仮定である。平衡点の個数は、k=1,2のときには1対、k=3のときには3対、k=4のときには4対の解しかそれぞれ持ち得ないことを証明した。 2.上記の結果からの類推では、平衡点の最大個数は一般に極めて少ないことも予想される。そこで、k=n-1でかつテ-パのないの場合(結合行列の非対角要素がいずれも±1)に対して、最大個数を検討した。その結果、(1)平衡点の最大個数は少なくとも2^n/2であること、(2)安定平衡点の個数が少なくとも2^n/4あること、(3)引力圏の大きさと平衡点の個数についての関係、を明らかにした。 3.CNNに関連し、CNNの動作が安定であるためのGilliの結果の新たな一般化を行った。 4.結合行列の対角要素が全て同一の値をもち、かつ、非対角要素もまた全て同一である場合について、平衡点集合として構成できるための必要十分条件を与えた。 5.ニューラルネットワークを含む非線形回路の平衡解は、能動素子を含む抵抗回路の解に相当するので、これについて詳しく検討し、多数の研究発表を行った。 続きを見る
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