Phase-Locked Loop(PLL) Neural Networkによる連想記憶のシミュレーション．
Dynamics
$$
\frac{d \theta_i}{d t}= \Omega_i + \epsilon \sum^N_{j=1}{ s_{ij} \sin (\theta_j - \theta_i) }\\
\Omega_i = \Omega_0 + \mathrm{randn}(0,\sigma_\Omega)\\
$$
Simulator
Initial Pattern
Memory Patterns
Associated Pattern
Mode: Initialize Associate
$\epsilon$: $\Omega_0$: $\sigma_\Omega$: $N=60$
Learning Rule for $s_{ij} $: Hebbian Projection
使い方など
- Start/Stopボタン押下でシミュレーションを開始/停止します．
- Initializeモードで初期パターンを，Associateモードで記憶パターンを想起します．
- Randomizeボタン押下で位相を乱数で初期化します．
- Genボタン押下で初期パターンを適当に変更します．
- 初期パターンと記憶パターンはマウスクリックで変更できます．
- 処理が結構重いです．
References
- Frank C. Hoppensteadt and Eugene M. Izhikevich, “Oscillatory Neurocomputers With Dynamic Connectivity”,Physical Review Letters (1999), 82:2983-2986.
- Frank C. Hoppensteadt and Eugene M. Izhikevich, “Pattern Recognition Via Synchronization in Phase-Locked Loop Neural Networks”, IEEE Transactions On Neural Networks (2000), 11:734-738.