多層パーセプトロンとスパース結合ニューラルネットワークによる連想メモリのためのノイズ付加学習法

摘要

多層パーセプトロン(Multilayer Perceptrons: MLPs)とスパース結合ニューラルネットワーク(Sparsely Interconnected Neural Networks: SINNs)を組み合わせた連想記憶MLP-SINNは、低いハードゥェアコストで実現される高性能な連想記憶システムである。 しかし、従来法ではMLPとSINNが別々に合成されるため、両者の能力は十分に活かされていない。 そこで本稿では、MLP-SINNの性能を向上させるために、SINNの連想能力を考慮したMLP のためのノイズ付加学習法を提案する。