@article{oai:bunkyo.repo.nii.ac.jp:00003444,
 author = {鈴木, 昇一 and 佐久間, 拓也},
 journal = {情報研究, Information and Communication Studies},
 month = {1994-01-01, 2012-01-17},
 note = {It is presented here that an associative neural-network binary memory system on n-dimensional Euclidean space Rn suggested by K. Nijima is able to be extended to a system on any separable Hilbert space ◆◆ using a corresponding pattern model Tφ of a pattern φ proposed by S. Suzuki. Applying to a problem concerning at how many stages a pattern-recognition process converges practically an iterative scheme suggested by P. Alfeld which can give a solution of a fixed-point equation on Rn, it is shown that the process has a solution of a constrained minimization problem.
　By virtue of this research, the associative system may act upon unitary-transformation invariances such as rotations, scalings, and translations, etc. or perceptual constancies appearing in the psychology, and a design of its weights and thresholds and a evaluation about a convergence of the associatively recalling process may be precisely shown.
\n　可分なHilbert空間◆◆の元としてのパターンφの,S.Suzukiの提案したパターンモデルTφを用いれば,ユークリッド空間.Rnでの新島耕一による"連想記憶のニューラルネット2値モデル"が◆◆へと拡張され,然も,RnからRnへの写像に関するPeter Alfeldの "不動点方程式の解法としてのan iterative scheme" を適用して,本連想記憶モデルによるパターン認識過程が何段階でほぼ収束するかなどに関し, the constrained minimization problemの解として得られることが示されている。
　本研究によって,可分なHilbert空間◆◆での連想形記憶ニューラルネットの2値モデルにユニタリ座標変換不変性(rotation, scaling, translation等に対する不変性,あるいは心理学でいう一種の知覚の恒常性)を備えさせることが可能になり,その重み・閾値の設計法,連想過程の収束の評価が精密にできるようになった。},
 pages = {97--128},
 title = {パターンモデルを用いた不動点探索形連想記憶システム方程式},
 volume = {15},
 year = {}
}