稀疏编码相位图的振荡神经网络检索
无序系统与神经网络
2009-10-31 v1 q-bio
摘要
关于信息编码不仅体现在放电速率的均值，还体现在放电时间的神经网络的联想记忆能力仍鲜有理论研究。特别是在参与记忆模式的活跃神经元比例变小的情况下，必须考虑放电时间的影响，并研究其对存储容量和检索模式质量的影响。为此，我们提出了一个简单扩展的振荡神经网络模型，以允许非放电状态的表达。通过分析检索过程中的平衡态和动力学特性，我们发现该系统具有良好的联想记忆能力。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9812198,
title = {An Oscillator Neural Network Retrieving Sparsely Coded Phase Patterns},
author = {Toshio Aoyagi and Masaki Nomura},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9812198},
year = {2009}
}
备注
9 pages, 3 Postscript figures, uses epsbox.sty