研究者詳細 - 高橋　規一

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複数のホップフィールド型ネットワークを用いた連想記憶方式の提案

綴木潤, 高橋規一

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 98 ( 526 ) 1 - 7 1999年1月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

ホップフィールド型ニューラルネットワークを用いた連想記憶において一般化ヘップ則(外積則)は最も有名な学習法である.一般化ヘップ則は非常に単純な学習法であるが, 多くのパターンを記憶させると一般に多数の偽記憶が発生するという問題がある.偽記憶の個数を少なくする方法として反学習法等が提案されているが, 偽記憶を一つも生じない学習法は見当たらないようである.本稿では, 一般化ヘップ則を基にした, 偽記憶を生じない学習・想起アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは次のように要約される.1)パターンを複数のネットワークに分散して記憶させる.2)すべてのネットワークに同一の入力パターンを与え, それぞれの最終状態を求める.3)偽記憶に陥ったネットワークとそれに記憶されているパターンを取り除く.以下, ネットワークが1つになるまで1)〜3)を繰り返し, 最後に残ったネットワークを出力を連想の結果とする.

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一年間のアメリカ滞在で感じた日本とアメリカの大学の違い

高橋規一

電子情報通信学会誌 81 ( 8 ) 866 - 868 1998年8月

区分線形特性をもつニュｰラルネットワｰクの大域的安定性に関する一考察

西哲生, 高橋規一

電子情報通信学会技術研究報告. CAS, 回路とシステム 96 ( 125 ) 1 - 8 1996年6月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

大域安定性は相互結合型ニューラルネットワークを種々の問題に応用する際の最も重要な性質の一つである.対称結合ネットワークが大域安定であることはよく知られているが,非対称結合ネットワークの大域安定性に関する議論は難しく,これまでに有効な結果はあまり得られていない.本稿では,2個のニューロンからなる非対称結合ニューラルネットワークの大域安定性について考察する.ただし,各ニューロンの入出力特性は区分線形関数で表されると仮定する.我々は,ニューラルネットワークの大域安定性を結合行列の固有値および固有ベクトルを用いて特徴付けることにより,ネットワークが大域安定であるための新しい十分条件を与える.

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ある種のニューラルネットワークにおける平衡点の個数と引き込み領域について

高橋規一, 西哲生

電子情報通信学会総合大会講演論文集 1995 88 - 88 1995年3月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

安定平衡点の個数や各安定平衡点の引き込み領域に関する議論は,相互結合型ニューラルネットワーク(以下,ネットワークと略す)を連想記憶に応用する際に非常に重要となる問題である.しかしネットワークの動的振舞いが非常に複雑であるため,これを解明することは難しいと予想される.したがって,引き込み領域などの動的振舞いに関する従来の研究のほとんどが,各要素が1または-1等確率でとる記憶パターンの集合を外積則によって学習したネットワークを統計学的立場から議論しているものである.例えばMcElieceらは,一つの平衡点とのハミング距離がρn以下のすべての状態が1度の更新でその平衡点に収束するようにネットワークを構成しようとするとき,ネットワークに記憶させることのできる平衡点の個数は漸近的に(1-2ρ)^2/4 n/log_e(n)に近付くという結果を統計学的立場から導出している。本稿では,安定平衡点の個数と各平衡点の引き込み領域の関係が厳密な形で記述できるネットワークの一例を示す.我々の与えるネットワークの結合行列は,外積則や一般化逆行列によって構成されるそれとは全く異なる特殊な行列であり,したがって安定平衡点も特殊なものに限られる.それにも関わらず,ある引き込み領域に対する記憶容量(その引き込み領域を持つ平衡点が最大いくつ存在するか)が従来の結果に比べてかなり大きいような場合が存在する。

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Realization of Equilibrium Points by Means of a Completely Symmetrical Nonlinear Circuit

TAKAHASHI Norikazu, NISHI Tetsuo

九州大學工學部紀要 54 ( 2 ) 141 - 160 1994年6月

テイパー結合係数をもつ1次元ニューラルネットワークの平衡点の実現について

高橋規一, 西哲生

電子情報通信学会技術研究報告. CAS, 回路とシステム 93 ( 432 ) 83 - 90 1994年1月

記述言語：日本語出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

規定された状態のみを平衡点とするようなネットワークの構成は,相互結合型ニューラルネットワークを連想記憶に応用する際に最も基本的な問題である.しかし,従来の方法では一般に,規定された平衡点以外に規定されていない偽の平衡点が多数生じてしまう.そのため,ネットワークがどのような平衡点集合ならば実現できるのかを調べることは非常に重要である.本稿では時間が離散的でユニットが2値状態の,最も簡単なホップフィールドのネットワークに対して,平衡点の最大個数など平衡点集合の特徴を調べ,所望の平衡点集合が実現できるための必要十分条件を与える.ただし,ユニットは1次元的に環状に配置され,各ユニットは同一方向のk個の近傍のユニットとのみ結合を有し,結合係数はユニット間の距離が大きくなるに従って小さくなると仮定する.

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対称構造をもつ相互結合回路の平衡解について

高橋規一, 西哲生

情報処理学会研究報告システムLSI設計技術（SLDM） 1992 ( 43 ) 125 - 130 1992年5月

記述言語：日本語

直流電源、キャパシタ、オペアンプ、抵抗からなるダイナミック回路は一般に多数の平衡点を持ち得る。Hopfield型回路は、この種の回路で、連想記憶等への応用がしばしば論じられいる。本論文では、対称構造を持つ相互結合型回路(pfield型回路）において、平衡点の特徴を与え、それを基にして平衡点の組を厳密に与え、これが上記の回路で構成できるための必要十分条件を構成的に与える。この際には、回路の平衡点の個数、特徴、分布等が重要な要素となる。In this paper we study on the equilibrium points of mutually coupled circuits (Hopfield circuits ) with symmetrical structure. First we show the characterizations of equilibrium points of these circuits. Secondly we give the realizability condition for the prescribed set of points to be exactly equilibrium points of a circuit.

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