◎若杉健介（東大）・桑谷　立（東北大）・永田賢二（東大）・麻生英樹（産総研）・岡田真人（東大）

連想記憶モデルでは相関を持つ記憶パターンを埋め込んだ場合，記憶パターンとその混合状態が定常状態となる．また，混合状態が記憶パターンの上位概念を表し，これらが階層構造をなすことが知られている．しかしながら，その構造を客観的に示すことができる手法は確立しておらず，データ駆動によって構造の種類を決定することが求められる．一方，認知科学の分野では機械学習により構造の種類をデータのみから学習するモデルが提案されており，同モデルはデータの構造決定に利用できると考えられる．そこで本研究では，上記の提案手法を連想記憶モデルの解析に適用し，データ駆動型アプローチによって連想記憶モデルが階層構造を持つことを示す．