@article{oai:nitech.repo.nii.ac.jp:00004084,
 author = {山内, 康一郎 and 神保, 孝志 and 梅野, 正義},
 issue = {4},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム. 2, パターン処理},
 month = {Apr},
 note = {現在のニューロンモデルは学習終了状態で使用する分には柔軟性があるが，その学習手続きに多くの手間と時間がかかり，実際の生物の学習を忠実に模倣しているとは言いがたい．例えば，ネットワークにパターンを記憶させたいときにはあらかじめその対象となるパターンをすべて用意し，それを何回も提示しなければならない．またそれに新たなパターンを追加して記憶させたい場合にはそれまで記憶していたパターンのセットにその新しいパターンを加えたものを用意して再び何回も提示しなければならない．しかし，人間などの生物が物事を覚える際にはこのような手続きは必要としない．以上のような見地から本論文では，人間等の生物が新しい物事を発見したときに好奇心からその物事について知ろうとする行動をとることに着目し，それを自己組織化に取り入れたニューラルネットワークを提案する．このネットワークは新しいパターンが提示されたときに特に学習動作をし，新奇パターンを効率良く記憶することができる．, application/pdf},
 pages = {474--481},
 title = {新奇パターンを学習するための自己組織化機構},
 volume = {J74-D2},
 year = {1991}
}