情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

本研究では、パラメータの自動調整が可能なカオス複素連想メモリ
を提案する。提案モデルは、ホップフィールドネットワークと同じ
ような構造をした自己想起型の連想メモリであり、各ニューロンは、
カオス複素ニューロンモデルとなっている。複素平面上の値を多値
に割り当てることで、多値パターンの動的な想起を行うことができ
る。このモデルは、カオス複素ニューロンモデルに基いたモデルで
あるため、想起能力はカオス複素ニューロンモデルのパラメータに
依存している。提案モデルでは、パラメータを内部状態に応じて自
動調整する。