自己相関型複素連想記憶のモデルとその性能比較

抄録

連想記憶はニューラルネットワークの応用例の一つであり，ネットワークの非線形関数は連想記憶の振舞いに大きく影響している．筆者らはこれまでに実数の自己相関型連想記憶を複素領域に拡張したモデル（同期・離散時間連続情報）を考え，その連想記憶としての振舞いを理論的に解析してきた．本論文では，従来と異なる非線形関数を有する複素モデルを考え，その平衡点の安定性を理論的に明らかにする．また，従来のモデルとの性能比較を行う．