従来の連想記憶回路では1対多の連想が困難であるのに対して、 HASPは相 互抑制回路を設けることにより1対多の連想を可能にした連想記憶回路である。 この相互抑制回路は、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 除去することもできるので、その記憶容量が増加する。

本論文ではHASPの記憶容量について解析を行なった。その結果、キーおよ び連合ベクトルがスパースな場合には、HASPは従来の相互想起型連想記憶回路 の二倍以上の記憶容量あり、相互想起型連想記憶回路の規模を単に倍増させた 場合よりも効率が良いことが分かった。

While traditional associative memory models cannot resolve one-to-many associations, HASP can resolve such associations by mutually inhibitory networks. Since the mutually inhibitory networks can also eliminate crosstalk noise, the storage capacity of HASP will increase.

In this paper, the storage capacity of HASP is analyzed. As the result of analysis, it is shown that when key and associative vectors are sparsely coded, storage capacity of HASP is more than twice the capacity of heteroassociative networks hitherto proposed. Since the number of connections of HASP is just twice the number of connections of heteroassociative networks, the performance overwhelms that of heteroassociative networks with the same number of connections as HASP.