連想記憶回路HASPの記憶容量の解析を行った． HASPとは相関行列を用いた相互想起型連想記憶回路と相互抑制回路から構成さ れる連想記憶回路であり，従来の回路が困難であった1対多の連合を可能とし たものである．相互抑制回路によって相互想起型連想記憶回路で生じたクロス トークノイズを効果的に除去できるために，従来の記憶回路と比較して記憶容 量の増加が期待できる．相互想起型連想記憶回路における記憶容量に関して Willshaw らの解析法があり，同様の解析法を用いてHASPの記憶容量を理論的に解析， 評価した．その結果，キーおよび連合ベクトルがスパースな場合については， HASPは従来の連想記憶回路の2倍以上の記憶容量をもつことを明らかにした． また，本解析が計算機シミュレーションの結果とよく合致することを確認した．

Storage capacity of an associative memory model, HASP, is theoretically analyzed. Since HASP can resolve one-to-many associations by mutually inhibitory network, crosstalk noise appeared at the output of heteroassociative network will also be eliminated by the inhibitory network.
It is theoretically shown that when key and associative vectors are sparsely coded, the storage capacity of HASP is more than twice that of heteroassociative network. Since the number of connections of HASP is just twice that of heteroassociative network, its performance overwhelms that of heteroassociative network. It is also shown that the theoretical results are close to the results obtained by simulation studies.