相関構造を持つ記憶パターンを学習した連想記憶モデル: 記憶パターンを平面上に配置した場合

摘要

本研究では，Hopfield型の自己相関型連想記憶モデルに相関構造を持つ記憶パターンを学習させた場合の安定状態と想起ダイナミクスを統計力学および計算機シミュレーシヨンで解析する.記憶パターンの相関構造の持たせ方には様々な方法が考えられるが，ヒトの顔などが持つ，観測方向と個体の違いという2つの情報を抽象化したものを考える.解析の結果，複数の安定状態が存在し，そのうちの1つは記憶パターンそのものであり，他は，記憶パターンを混合した状態であることが分かった.混合状態にも種類があり，観測方向と個体の違いの両方の情報を保存したものや，観測方向の情報のみを保存するものもあった.観測方向と個体の違いの両方の情報を持つ混合状態は,熱雑音の大きさに対して安定性があまり変化しないことも分かった.各安定状態の想起ダイナミクスについても併せて報告する.%In this study, we analyze stable states and retrieval dynamics of an autocorrelation associative memory model storing memory pattern with correlation structure by statistical mechanics and computer simulation. Various correlation structure could be thought for the memory patterns, but in this study, we use abstract memory pattern possessing two information such as the difference of the individual and the observation direction in human faces. As the result of analysis, we found that there are several stable states, one of them is memory pattern and the others are mixed states of the memory patterns. Furthermore, there are several types of mixed state, one is a state possessing two information such as the difference of the individual and the observation direction, and the others are states with only one information of them. We also found that even if the thermal fluctuation increases, the stability of the mixed state possessing two information does not change greatly. Moreover, we show the retrieval dynamics of each stable states.