微分相関型モデルの連想記憶における記憶容量の検討

摘要

連想記憶の分野は、記憶する系列パターンと記憶内容あるいは認識結果の対応付けが定型化しにくいことから、連想記憶の研究はあまりなされていない。本研究では，学習モデルは積結合モデルの微分相関型モデルを用いて連想記憶を実現し、固定系列パターンを記憶する。しかし固定系列パターンをそのまま記憶した場合は、記憶容量が少ない。そこで、記憶枚数の合計が奇数の場合はロジスティックマスキング、偶数の場合はマスキング系列パターンの挿入を提案し、連想記憶のシミュレーションにより、記憶容量と想起の関係性について考察した。結果、マスキング手法が記憶容量の増加に有用であることを示した。