安定性を考慮した連想記憶モデルの学習法

抄録

連想記憶モデルとして，今までに，様々なモデルや学習方法が提案されてきているが，多くのモデルにおいて，結合荷重・閾値によるアフィン関数と2値をとる閾値関数により表されるダイナミクスが用いられる点で共通している．本研究では，このダイナミクスのもとでの連想記憶モデルを，パターン認識問題としての観点から最適化問題として定式化し，良質な安定性・記憶容量を与える結合荷重を求める方法を提案する．また，数値実験によりその有用性を検証する．