ホップフィールドニューラルネットワークによる空間的に一様でないセルラニューラルネットワークの設計法

摘要

本研究では，ホップフィールドニューラルネットワーク（Hopfield NN）の連想記憶の機能を用いた，空間的に一様でないセルラニューラルネットワーク（CNN）の設計法を提案する．CNNはテンプレートの分布から2種類に分類できる．“空間的に一様なCNN”は実装コストが安価であることから，盛hにそのアプリケーションの研究がなされているが，一度に1つの処理しか実行できない．一方，“空間的に一様でないCNN”は高度な処理を実行できるが，設計法は複雑である．しかし本手法は連想記憶を用いて適材適所にテンプレートを配置するため“空間的に一様でないCNN”を簡単に実現できる．このシステムにおいて，二値画像を用いたシミュレーションを行い，その効果を確認する．