Bidirectional Associative Memory
양방향 연상메모리 (Bidirectional Associative Memory, BAM) 는 Bart A. Kosko (1988) 가 저장된 메모리상의 이종연상 (heteroassociations) 뿐만 아니라 순환 동종연상 (recurrent autoassociations) 를 수행하기 위한 부가적인 layer 를 통합함으로써 홉필드 모델 (Hopfield model) 을 확장한 것이다.
BAM 모델의 네트워크 구조는 linear associator 와 비슷하지만 그 연결은 양방향, 즉 wij = wji, (i = 1, 2, ..., m and j = 1, 2, ..., n ) 이다. 또한 각 layer 에서의 유닛들은 전파하는 방향에 따라 입력유닛도 될수있고 출력유닛도 될수있다. 즉 X layer 에서 Y layer 로 신호가 전파될 경우에 X layer 의 유닛은 입력 유닛이 되고 Y layer 의 유닛은 출력 유닛이 된다. 반대로 Y layer 에서 X layer 로 전파될 경우에는 반대가 될것이다. 아래 그림은 전형적인 linear associator 와 BAM 구조이다. ............ (source)
linear associator
BAM
term :
신경망 (Neural Network) 자율학습 (Unsupervised Learning) 연상 (Association) 연상메모리 (Associative Memory) 양방향 연상메모리 (Bidirectional Associative Memory) 홉필드 네트워크 (Hopfield Network)
site :
Bidirectional Associative Memory : Neural Networks at your Fingertips
paper :