数式
入力ベクトル・記銘行列
$$
\boldsymbol{x}
= \begin{pmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3
\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}
0 \\
0 \\
0
\end{pmatrix}
$$
$$
X
= \boldsymbol{x}\boldsymbol{x}^T
= \begin{pmatrix}
x_1x_1 & x_1x_2 & x_1x_3 \\
x_2x_1 & x_2x_2 & x_2x_3 \\
x_3x_1 & x_3x_2 & x_3x_3
\end{pmatrix}
= \begin{pmatrix}
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0
\end{pmatrix}
$$
状態・記憶行列
$$
M
= \sum_{t=1}^n X_t - nI
= \begin{pmatrix}
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0
\end{pmatrix}
$$
出力ベクトル・想起
$$ \boldsymbol{y}
= \phi(\phi(M)\boldsymbol{x})
=\begin{pmatrix}
0 \\
0 \\
0
\end{pmatrix}
$$
$$ \phi(x) =
\begin{cases}
1 & \text{if } x \geq 1 \\
-1 & \text{if } x \leq -1 \\
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
$$