動的連想記憶システムの構築に関する研究

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 14780291
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: 小林 邦和 山口大学, 工学部, 助手 (40263793)
• Keywords: ニューラルネットワーク / 連想記憶 / カオス / ウェーブレット / ダイナミカルシステム / 時系列予測 / ベイズ学習 / モデル選択

Research Abstract

本研究ではヒトに近い柔らかな連想記憶を実現する動的連想記憶システムの構築を目指している.本システムは、ウェーブレットネットワークを用いてシステムを構成するため,従来のニューラルネットワークを用いたシステムに比べ,システム構築の簡単化,記憶容量の増加,及び複雑な非線形ダイナミクスの実現が期待される.従って,複雑な想起特性(カオス的遍歴など)を示すよりヒトのように柔軟な動的連想記憶が実現される.同時に,本システムを用いた情報検索やカオス時系列予測などの工学的応用についても検討する.
前年度はカオスニューラルネットワークの連想記憶性能について基本的な調査を行った.本年度はカオスニューラルネットワークにおけるニューロン間の結合様式が連想記憶性能に与える影響について調査を行った.その結果,ニューロン間の結合様式を通常の線形ではなく,非線形に変更することにより,想起性能の向上が確認された.また学習方式として,強化学習を用いたカオス時系列予測システムの構築を行った.
次年度はベイズ学習理論を適用することにより,ウェーブレットネットワークの構造決定(モデル選択)と未知パラメータの学習を同時に行える手法の開発を行う予定である.更に,連想記憶システムの工学的な応用についても検討を行う予定である.
本研究の成果は電気学会論文誌、及び論文査読付き国際会議において公表を行った.また国際的な学術雑誌(Neurocomputing)にて査読中の論文もある.

Research Products

• [Publications] 木林正直, 夕田憲治, 大宮理恵, 小林邦和: "関数型記憶行列を持つカオスニューラルネット連想記憶システムと相互情報量"電気学会論文誌. 123-C/9. 1631-1637 (2003)
• [Publications] T.Kuremoto, M.Obayashi, A.Yamamoto, K.Kobayashi: "Predicting Chaotic Time Series by Reinforcement Learning"Proc.of the 2nd International Conference on Computational Intelligence, Robotics and Autonomous Systems (CIRAS2003). (2003)