川村正樹,平井有三,信学技報, NC-95, No,129, pp.105-112,1996-03

連想記憶回路HASPの相互抑制回路の巨視的状態方程式の導出

連想記憶回路HASPの解析を行った． HASPは従来の相互想起型連想記憶回路(S層) に相互抑制回路(A層)を付加した構成になっている．これまでの研究で，S層で発生したクロストークノイズをA層によって効果的に除去できるため，従来の記憶回路と比較して記憶容量が大きいことが分かった．

しかしながら，HASPの記憶容量の解析を静的なシナプス結合の分布にのみ注目し，回路の動的な特性を考慮していなかったため，発生するクロストークノイズの増加に伴い，実験値と理論値の間の誤差が増大する問題があった．そこで，本論文ではA層の巨視的状態方程式を導出し， HASPの動的な特性を調べた．計算機シミュレーションによって巨視的状態方程式が実験結果とよく合致することを確認した．

Derivation of macroscopic state equations for mutually inhibitory network of HASP

Associative memory HASP consists of hetero-associative memory (S layer) and mutually inhibitory network (A layer). We have shown that by considering the static distribution probability of synapses, the performance of HASP overwhelms that of hetero-associative memory. But we neglected the dynamics of A layer. In this study, we derive a set of macroscopic state equations of A layer. The theoretical analysis is supported by the results of computer simulations.

kawamura@viplab.is.tsukuba.ac.jp

Last modified: Sun Aug 1 15:37:47 JST 1999