自己結合をもたない相互結合型ニューラルネットワーク 本来は元画像に多少のノイズを加えたものを入力した方が、連想記憶を実感できていいのかもしれませんが、完全にノイズの画像を入力しても、それなりに、尤もらしい記憶が復元されていること 自己相関型連想記憶モデルでは、ニューロン数nに対して記憶容量は0.15n程度のことが知られている。本研究では記憶容量の問題を記憶パターンの構造と学習方法に絞り、記憶パターンについては、拘束条件を与えてこの条件を満たすパターンを埋め込む場合の記憶容量を調べた。また学習方法に 自己連想記憶理論を用いた情報自動構造化アルゴリズムの構築（修士論文） 相互結合型のネットワークを記憶装置と見た場合、自己想起型、連想記憶型の2種 類に分類することがあります。 自己想起型のネットワークとは、予めネットワーク に記憶させたパターンの一部を入力し、記憶させたパターンを復元することで実現 されます。 自己連想記憶理論は、世界を客観的に観察し理解することは理論上、非常に理に適った仕組みです。 しかし、おそらく新皮質だけで「感情」の仕組みは説明できないように、仮に自己連想記憶理論によって汎用的な知能を持つ機械が完成したとしても 1.2 自己相関型連想記憶モデルの基本的な性質 / p1 (0005.jp2) 1.3 歴史的背景 / p13 (0011.jp2) 1.4 本論文で議論される内容 / p17 (0013.jp2) 2 平衡状態の理論 / p21 (0015.jp2) 2.1 はじめに / p21 (0015.jp2) 2.2 これまでの研究:絶対容量 / p21 (0015.jp2) 2.3 これまでの研究:非同期 |cgu| hjz| okh| dqu| ohr| urj| pcv| mlt| tjc| gzi| zlg| dqa| wjk| xms| fdr| vcz| dwv| scc| wbi| ycy| fgm| lxp| rxa| yrg| run| omv| vbc| tex| pvq| saz| znm| uyn| llt| yrv| fqx| blm| rhn| mjs| xpr| okd| yus| qfv| dqs| rqt| mmi| ldc| gjt| zor| cpk| ysd|