추계 동적 연상 메모리망에서의 시간분할 = Temporal Segmentation in Stochastic Oscillatory Associative Memory
저자
한승기 ; 박선희 ; 김원섭 ; 국형태(Seung Kee Han) ; Seon Hee Park ; Won Sup Kim ; Hyungtae Kook
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-11(11쪽)
제공처
본 논문에서는 동적 연상 기억망에서 추계 공명을 이용한 새로운 시간 분할 방법을 제안한다. 이 동적 신경망은 흥분성 결합에서는 동기화가 일어나고 억제성 결합에서는 방동기화가 일어나는 생물학적인 신경계의 동적 특성에 기반을 두고 있다. 생물학적인 뉴런은 간단히 문턱치 이하의 주기적인 자극과 잡음의 영향을 받고 있는 일차원 비선형 진동자로 나타내었다. 적절한 세기의 잡음에 대해서 뉴런의 발화는 가해진 주기적인 자극화 동기화 되는 추계 공명이 일어난다.
Hopfield 타입의 연상 기억망에 몇 개의 중첩된 입력 패턴이 가해졌을 때, 이 망은 입력 패턴을 시간 분할할 수 있음을 보인다. 시간 분할은 같은 패턴에 속하는 뉴런끼리는 동기화, 그리고 다른 패턴에 속하는 뉴런끼리는 반동기화로 일어난다.
이 신경망의 성능, 시간 분할률은 결합의 세기와 잡음의 세기에 의존함을 보인다. 특히 잡음의 세기에 따라서 시간 분할률이 최대가 되는 최적의 상태가 있음을 보인다. 그리고 이러한 최적 상태는 노드간의 결합의 세기가 커짐에 따라서 점차 낮은 잡음의 세기 쪽으로 이동하는 것을 보았다. 이러한 현상에는 뉴런간의 억제성 결합이 중요하게 작용함을 보인다.
We propose a new mechanism of temporal segmentation based on the stochastic oscillatory associative memory. The oscillatory associative memory is motivated by the dynamic behavior of biological neuronal system, where the excitatory(inhibitory) coupling induces synchrony(desynchrony) among the neurons. For simplicity, the biological neurons are represented by the one-dimensional nonlinear oscillators, which are driven by the periodic subthreshold stimulus and random noises. For an optimal noise intensity, the firing events are synchronized with the driving force, that is a kind of stochastic resonance.
For a Hopfield type associative memory, we show that the network has the capability of temporal segmentation for an input pattern which is a mixture of some stored patterns. The temporal segmentation is accomplished by the temporal pattern of synchrony among the neurons representing a stored pattern and desynchrony between neurons representing different stored patterns.
The performance of the network, temporal segmentation ratio, is shown to depend both on the strength of coupling and noise intensity. Especially it is shown that for an optimal range of noise intensity the network performs optimally and the corresponding noise intensity decreases as the coupling strength increases. It is shown that the inhibitory coupling between different patterns is essential in temporal segmentation for small noise intensity.
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