想起の成否が容易に判別できるHopfield 2008 連想記憶モデルの簡略化

摘要

想起の成否が容易に判別できる画期的な連想記憶モデルが2008年に発表されている．このモデルは，構造をもつ興奮パターンを，0，1の二億のみをとる結合係数の中に埋め込み，区分線形関数をニューロンの活動度関数として利用している点が，通常の連想記憶モデルとは異なる．それぞれの変更点は単純であるが，このうち，どの点が本質的であるか明らかにするため，各変更点について分析をおこなった．本報告では，もとの連続値連続時間モデルを単純な2値離散時間モデルに簡略化しても，想起の成否を容易に判別する性質は維持できることを示す．%In 2008, Professor Hopfield proposed a network model of associative memory which can rapidly detect the failure of memory recalls. The model consists of neurons with piecewise linear activity function, and stores structured sparsely-encoded activity patterns with binary-valued synapses. These are different from other conventional models. In order to identify which modification or a combination of modifications is essential, we have analyzed the model and propose a simplified model. We show that the function of rapidly detecting the failure of memory recalls still remains even if we simplify the model by using discrete-time binary neurons.