ニューラルネットワークによる連想記憶

早川 雄介

7月14日(金) 13時30分

ニューラルネットワークによって連想記憶を実現するモデルとして、 記憶をシナプスの信号増幅強度によって表現し、 連想をある力学法則によって実現するモデルが知られている。 本発表ではまずこのモデルを導入し、次に記憶数による忘却の様子に 着目し、その様子を調べた数値実験結果を提示する。

参考文献：
[1] Attractor Neural Networks Giorgio Parisi arXiv:cond-mat/9412030.
[2] Relaxation, closing probabilities and transition from oscillatory to chaotic attractors in asymmetric neural networks Ugo Bastolla, Giorgio Parisi arXiv:cond-mat/9803224.
[3] Short-Term Memory in Orthogonal Neural Networks Olivia L. White, Daniel D. Lee, and Haim Sompolinsky Physical Review Letters 92, 14 (2004).