情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

本研究では、自己組織化特徴マップに基づいた確率的連想メモリを
用いてProfit Sharingを実現する。自己組織化特徴マップに基づい
た確率的連想メモリでは、1対多の関係にあるパターンを逐次的に
学習することができる。学習において、パターンを一つのニューロ
ンに対応させることで記憶させるが、信頼度をパターンごとに設定
することが可能となっており、共通項に対応する複数のパターンを
信頼度に応じた比率で想起することができる。さらに、未学習のパ
ターンが入力された場合に、ニューロンの追加を行い、学習を行う
ことができる。