二つのメモリスタに基づくホップフィールドニューラルネットワークにおけるオフセット制御平面の共存挙動

活性化されたシナプス可塑性を持つメモリスタシナプスは、適応接続のシナプス重みと見なすことができます。本記事では、その動的効果を示すために、二つのメモリスタ自己接続シナプス重みを持つ改良されたホップフィールドニューラルネットワークを紹介します。二メモリスタに基づくホップフィールドニューラルネットワーク（TM-HNN）は、二つのメモリスタの初期条件に関連する平面平衡を持ち、その安定性分布は固有値多項式の二つの非ゼロ根によって解析されます。その後、パラメータ関連の分岐挙動が分岐プロットと位相ポートレートを用いて調査されます。特に、メモリスタシナプスの動的効果は、メモリスタの初期条件を二つの不変測度として取ることによって示されます。理論的および数値的結果は、TM-HNNが驚くべきオフセット制御平面の共存挙動を示し、その平面での共存アトラクタは二メモリスタの初期条件を切り替えることによって制御できることを示しています。さらに、デジタルハードウェアデバイスが開発され、オフセット制御平面の共存アトラクタが数値的なものを検証するために実験的に再現されます。