| 研究概要 |
H23年度においては,連想記憶の一つであるシナジェティックコンピュータ(以下SC)について,その複素数値化を行ったモデルによる画像想起性能を精査した.
SCによる連想記憶システムにおいては,システムの各要素の挙動が隷属原理により支配されており,それらによるマクロな挙動は秩序パラメータと呼ばれる実変数により表される.これらのシステムでは全てのパラメータは実数で表現されているが,位相・振幅情報や色彩情報を自然に表現することが困難である.そこでH22年度において,SCの各パラメータを複素数で表現するとともにパラメータ更新則を全て定義し直すことにより,SCを複素数値化した.この複素SCにおけるノイズ耐性や安定性について,実画像を記銘,想起させる実験を行うことにより評価し,その結果,複素SCは実SCよりも高い想起性能を持つことを示した.また,2つの画像を混合して生成した画像についてもそれらを峻別することが可能であることを示した.これらの結果については,国際学会(IJCNN)にて発表するとともに論文としても計測自動制御学会に投稿し,論文集に採録されている.
今後の課題として,パラメータをクォータニオンにより表現したSCについて,その構成を行うとともに,カラー画像などの3次元情報を記銘することにより性能評価を行う予定である.
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