大学を退職してから１年が経過しました。研究の解説ページを開設しようと思いながらもこんなに時間が経過してしまいました。最初にやるべきことは、ソースコードと業績の公開です。ようやくソースコードと業績の公開ページができました。ブログの体裁は追々整えていきます。
主要な研究テーマはニューラルネットワークによる高次元連想記憶で、特にホップフィールド型と呼ばれるモデルを中心にしています。高次元ホップフィールドネットワークにおける幾つかの基本モデルを実装したソースコードを公開しました。C++ で実装しましたが、C++ を使う研究者はあまり多くないようです。ニューラルネットワークにおける高次元化とは、実数で実装されてきたモデルを複素数などの拡張した代数系で実装するというもので、高次元化には実数のお手本がありますから初学者にも研究テーマが見つけやすいという利点があります。難易度はほとんど自明なくらい易しいものから手の付けられない難問まで幅広いですが、自分の能力に合った題材を選びやすいとも言えます。特に学生の研究テーマに良いと思います。
ブログの特性上、研究業績はニューラルネットワークに関係する論文に限定しました。モデル別に分類してあります。徐々に解説をしていくつもりです。
