除算型自己組織化学習則の一解析

抄録

これまでの研究で,Hebb型の自己組織化ネットワークをハードウェア化の観点から改良した除算型学習則を提案し,その有効性をシミュレーション実験により確認してきた.本研究では,Habb型学習則と除算型学習則を用いた場合のシナプス結合度の成長の様子を理論解析することによって両者の比較検討を行った.その結果両学習則は基本的には同様の性質があることがわかり,また除算型学習則を用いると学習速度やハードウェア化の面で利点があることがわかった.