脳科学

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連想記憶 †

• 入力　刺激　ｘ１−ｘＭ が　y(?) という出力を生み出す。

• 入力が少ない時？　入力させる。

• 出力は１つではない。　入力させる。

脳への入力はひとつなのでは？？？？？？？ †

ひとつの入力 -->　大量の出力　--> いくつかに絞る　==> 結論（または迷う)

• 将棋　ゲーム脳
• コンピューター　げーむ ->強制的に選択

いままでの検索パターンの記憶をさかのぼる。 †

• 関係のないものを消す。
• 関係のあるものの連想記憶　メイン関数　重要度　重み　関係の数

• 連想記憶が学習する過程を記銘過程と呼
• 神経回路網が入力パターンを与えられることによって，何らかの出力をする過程を想起過程と呼ぶ。

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岐阜高専：得意みたい 卒論がいっぱい

脳科学

連想記憶モデル　[１　本題（脳科学モデル）] [編集]
さて，ちょっと本題に触れる準備をしたいと思います．
脳のモデルとして，ニューロのモデルとして「連想記憶」モデルが提案されています．
今回はその基礎について
連想記憶とは記憶された一部のトリガーによって全体の記憶が引き出せるということです．
それが，人の脳の記憶に関してもこのような連想記憶の仕組みによって記憶が引き出せる＝思い出せるというモデルです．
さて，今まで研究されたモデルとして
１　ポップフィールドモデル
２　BAM bidirectional associative memory
3　 MAM multidirectional associative memory
があります
数式では表しませんが，学習するベクトルの直交性が問題となります．
ある学習するベクトルと他の学習するベクトルの相関がないことが，記憶容量に関係するため，ベクトルの直交性がないと，記憶容量が低くなります．
例えば，りんごとみかんを記憶する場合，りんごの特徴のベクトル＝「赤い，酸っぱい（２），甘い（４），ハート形」，みかん＝「ダイダイ，酸っぱい（４），甘い（３），丸形」という特徴ベクトルで表されるとしたとき，りんごとみかんの差の特徴量で色と形をとれば，それらは相関がない（直交している）ということ．
ところが，甘さや酸っぱさ（味覚）を入れると，それらには相関がある．つまり柑橘類というくくりで似てくる．なので，直交していない．すると，甘さ（３．５）くらいのものから連想される記憶ではみかんかりんごが区別されて連想されないことになる．
ちょっと例題が悪いかもしれませんが，概念的にはこんなところでしょうか．
次回は，記憶容量を確保したり，学習を速くする方法などのモデルについて勉強します．