Associative Memory

前回の学習パターンは１つでした。今回は複数パターンを学習するヘブ則を扱います。 複数パターンのヘブ則 学習パターンを \( \{ \vec{a}^p = (a_1^p, \cdots, a_N^p)^{\mathrm{T}} \,|\, p...

Hopfield Network の構造を与え、収束することまで証明しました。今回は Hopfield Network の応用として、連想記憶を解説します。Hopfield Network を使った連想記憶を Hopfield Associ...

今回はかなり一般的な枠組みの高次元化を例にあげます。 入力和の見直し 入力和に注目して Hopfield Network を見直します。入力和 \( \displaystyle S_j = \sum_k w_{jk} z_k \) は荷重和...

前回は Hopfield Network を高次元化に向けての視点を交えながら構成しました。今回は具体例として複素数値化を見ていきます。 複素 Hopfield Network の文献 参考として複素 Hopfield Network に関...

私の研究は連想記憶の高次元化が中心で、Hopfield Network またはその亜種を高次元化して使います。Hopfield Network の主な用途は最適化問題と連想記憶です。Hopfield Network の高次元化は連想記憶では...

複素連想記憶の原型となる Hopfield Network は 1980年代初めに提案されました。ニューラルネットワークによる連想記憶の多くは Hopfield Network またはその亜種を使っています。Hopfield Network...