Analysis of a correlation-type associative memory with one-to-many associations

1対多の連合を記憶する相関型連想記憶モデルの解析

Analysis of a correlation-type associative memory with one-to-many associations

Creators Kawamura Masaki

Creators Okada Masato

Creators Hirai Yuzo

1対多の連合を記憶する相関型連想記憶モデルを議論する。連想記憶モデルHASPは相互想起型連想記憶回路と相互抑制回路からなる1対多の連合を扱うモデルである。我々はこれまでこの二つの回路を分離して、絶対容量に関して議論してきた。しかしながら、想起過程に関しては連合ベクトルと回路の状態との統計的な相関のため二つ回路を分離して議論することができない。そこで、本論文ではHASP型の最も簡単な相関型連想記憶モデルを提案し、このモデルの想起過程を議論する。このモデルはHASPと同様に相互想起型連想記憶回路と自己想起型連想記憶回路から構成される。1対多の連合を扱うために、複数の連合ベクトル間の対称性を破る外部入力を導入する。外部入力を導入する際に次の点を考える。1.外部入力は想起される連合ベクトルに近いものから、無相関な入力までの様々なものを考慮する。2.外部入力は相互想起部または自己想起部のいずれに加えればよいかを議論する。想起過程の性質がこれらの点にどのように依存するかを統計神経力学と計算機シミュレーションにより調べた。その結果、外部入力によって連合ベクトルが想起できることを示し、自己想起部に外部入力を加えた場合の方がより連合ベクトルを想起しやすいことがわかった。

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[ISSN]0915-1923

[NCID]AN1007132X

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