森裕平、Peter Davis、奈良重俊
リミットサイクルを埋め込んだ、非対称な結合行列を持つ、神経回路網の記憶想起特性
Abstract:記憶させたいパターンをグループ分けし、各グループ内で隣り合うパターンの直積を順番にとり、それをサイクル状に足し合わせたシナプス結合行列を持つような神経回路モデルの記憶想起特性を調べた。その結果、このモデルは、良く知られた自己相関でシナプス結合を作るモデルよりも、ノイズ除去能力が良いことがわかった。この理由は、擬似アトラクターヘ陥ることが避けられるためである。