連想記憶型ニューラルネットの入出力相関に基づく信号認識機構

摘要

記憶機能をニューロンのネットワークによって簡明な形で記述したモデルとしてホップフィールドによる連想記憶型ニューラルネットが知られている．これは，ニューラルネットワークにエネルギー関数の概念を導入し，記憶すべき対象をそのエネルギー関数の局所安定状態に対応させるというものである．記憶という機能を力学系における極小値安定問題として理論化され得ることを示した点で，このモデルは意義深いものである．そして，この性質に着目して，連想記憶のみならず組合せ最適化問題等の課題に適用され，工学的モデルとしての利用が進められてきた．