Associative Memory

前回はネットワークを３層に分けるところまで解説しました。今回はプロジェクションルールをどのように適用するか解説していきます。一般的な用語ではないですが、ネットワークの合成を使います。ネットワークの合成はヘブ学習でも使われています。ヘブ学習で...

前回、対称CVHAMではプロジェクションルールが使えないという問題点が残りました。そこで、次の研究を使って、新しいアーキテクチャを考案しました。　Quaternion Projection Rule for Rotor Hopfield N...

NOLTA に論文が掲載されました。オープンアクセスですので誰でもご覧になれます。論文には次のリンクからアクセスしてください。Complex-valued Hopfield associative memories with hybrid ...

NOLTA に論文が掲載されましたので、簡単に紹介します。オープンアクセスですので誰でもご覧になれます。論文には次のリンクからアクセスしてください。Group ring-valued Hopfield networks必要な知識はホップフィ...

プロジェクションルール前回、双曲連想記憶の安定性条件 \( w_{ab}=w_{ba},\, u_{aa} \geq | v_{aa} | \) を与えました。実数や複素数の場合と同じように進めますが、安定性条件が異なるので若干の注意が必要...

はじめに前回は連想記憶の双曲数化の試みについて解説しました。今回は連想記憶として実用的なモデルを解説します。原型は で発表しました。このままではプロジェクションルールを適用するために不十分で、若干の拡張を で行いました。 が話題の中心になり...

はじめに複素連想記憶モデルの発展させるために、複素数を他の代数系で置き換えることは自然な発想です。四元数も最初に思いつくでしょう。実数、複素数、四元数の流れから次に何が来るでしょうか。この系列が Cayley–Dickson 代数の一部と考...

はじめに前回の記事 ニューラルネットワークの四元数化 では四元数の MLP を構成しました。MLP を高次元化することは比較的容易で、連想記憶を高次元化する場合は難易度が上がります。それは安定性を保証する必要があるからです。実数の場合では安...

はじめに連想記憶とは学習パターンを記憶する学習モデルです。記憶するとは学習パターンを安定状態に持つということ、エネルギーの言葉で表せば、学習パターンをエネルギーの極小にすることになります。実数型の Hopfield 連想記憶では、パターンベ...

はじめに複素連想記憶に関しては Hopfield Network　複素数値化の例 をご覧ください。オープンアクセスの文献も紹介してあります。反転不変性Hopfield 連想記憶では、パターンベクトル \( \vec{x} \) のエネルギー...