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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. ニュ-ロコンピュ-ティング. Neurocomputing >スモールワールド性を有するエコーステートネットワークのロバストな記憶容量
【24h】

スモールワールド性を有するエコーステートネットワークのロバストな記憶容量

机译：与小世界的回声状态网络的鲁棒存储容量

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ヒトの脳皮質の神経ネットワークにはスモールワールド（SW）性が存在するが，我々の知る限り，その構造的性質が神経情報処理にどのように寄与するかは明らかでない．本研究では，エコーステートネットワーク（ESN）にSW構造を導入したSW-ESNの記憶容量を評価することで，脳のSW性の役割を構成的に明らかにすることを目的とする．今回，ESNにおける入出力ノードの数を少なく制限し，その入力ノードと出力ノードの位置を分離し，また， 入力ノードに雑音を加える条件で実験した．その結果，入出力ノードを分離した場合でもSW-ESNの記憶容量は維持され，また，この記憶容量はランダム結合のESNのものより大きく，かつ，入力ノードの雑音に対してよりロバストであることがわかった．したがって，入力に雑音がある場合や入出力が空間的に分離した場合であっても，入出力間でより大きな記憶容量をネットワークが有するために，SW性が必要といえる．
机译：虽然人脑皮层神经网络存在小世界（SW），但目前尚不清楚结构性质如何与我们所知道的神经信息处理有助于。在该研究中，本发明的一个目的是通过评估引入回波状态网络（ESN）的SW-ESN的存储容量来构成SW样SW-属性的作用。这次，ESN中的输入/输出节点的数量受到限制，输入节点和输出节点的位置在向输入节点添加噪声的条件下分离和实验。结果，即使输入/输出节点被分开，也保持SW-ESN的存储容量，并且该存储容量大于找到输入节点的噪声的随机连接ESN或更高的稳健。因此，即使没有噪声或输入/输出，即使输入和输出在空间上分离，也可以在输入和输出之间具有大的存储容量来具有网络。

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