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第1章 序論
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目次
第1章 序論
第2章 カオス
2.1 カオスの定義
2.2 カオスの特徴とその例
第3章 ニューロンとニューラルネットワーク
3.1 ニューロンとは
3.2 ニューロンのモデル
3.3 ニューロンの出力
3.4 ニューラルネットワーク
第4章 カオスニューロン
4.1 カイアニエロのモデル
4.2 カオスニューロンのダイナミクス
4.3 カオスニューラルネットワークのモデル
第5章 相関学習と連想記憶
5.1 連想記憶
5.2 相関学習
5.2.1 記銘過程
5.2.2 想起過程
第6章 サーチアクセス
6.1 サーチアクセスとは
6.2 自己相関学習
6.3 特徴量
6.4 シナプス前抑制による制御
6.5 カオス系
第7章 サーチアクセスの想起度調査
7.1 調査目的
7.2 調査方法
7.2.1 ランダムパターンの作成
7.2.2 内積値の計算・変更
7.2.3 サーチアクセスの実行
7.3 調査結果
7.3.1 直交したパターンを含まない場合
4 パターン 6 通りの内積平均による方法
1 パターン 3 通りの内積平均による方法
7.3.2 直交したパターンを含む場合
7.3.3 直交数と内積平均の範囲を限定した場合
(a) 内積平均の上限を設けた場合
(b) 内積平均の範囲をさらに限定した場合
第8章 サーチアクセスの改良
8.1 改良目的
8.2 欠点調査
8.3 改良方法
8.4 改良結果
第9章 結言
謝辞
参考文献
付録A パターン作成プログラム
付録B パターンの内積値計算・変更プログラム
付録C サーチアクセスプログラム
C.1 内積値と想起度の関係調査用プログラム
C.2 改良プログラム(変更部分のみ抜粋)
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Deguchi Toshinori
1996年09月05日 (木) 11時50分24秒 JST