ホップフィールドネットワーク
図の本を参考にホップフィールドネットワークによる連想記憶を試してみた。
最初は、「あかとんぼ」を２進数にして記憶させ、似たワードを試してみた。
例えば「あおとんぼ」など。お、これ凄いと思ったのだが・・・・
実は色々と試すと、全角５文字なら全部連想してしまうというオチだった。
行列とベクトルの積のノルムで一致度合いを考えるのかな。
何でこうなるのか考えたが、恐らく全角文字を２進数にすると、どの文字もマクロでみたらビットの文字コードの差が小さいからじゃないだろうか。
そこで、単純に２０ビットで同様なことをしてみた。
２０ビットを乱数で作成し、記憶させる。
比較用のベクトルも同様に乱数で作成し、連想させてみた。
ビットパターンによって、元のパターンを連想したり一部違うパターンを連想したり、１と０が正反対のパターンを連想したりと色々だった。
この手法は向き不向きがあるんだなってことが分かった。
音声や画像の認識では離散幅を荒くしてマクロ的に見ないと、何でも連想記憶パターンを想起させてしまうんじゃないかな。それだけ記憶の行列の影響が強いということか。
