多任务联想网络中的大容量负载
无序系统与神经网络
2015-04-17 v1
摘要
我们使用置信传播技术研究二分自旋玻璃的平衡行为，该自旋玻璃具有两组分别为和的自旋之间的相互作用。每个自旋具有有限度，即另一组中相互作用伙伴的数量；因此等价地可视为一个由个神经元存储个稀释模式的系统。我们证明，在由临界曲面界定的噪声、稀释和存储负载参数空间的大部分区域中，网络表现为一个大规模并行处理器，并行地检索所有个模式，而不会陷入由模式串扰和网络固有结构玻璃化导致的虚假状态。我们的方法允许考虑迄今为止在复制理论中研究之外的影响，包括模式不对称和异质稀释。并行大规模检索对于均匀度分布更为鲁棒，并且不会被自旋玻璃链接分布的偏差所破坏。
引用
@article{arxiv.1404.3654,
title = {Extensive load in multitasking associative networks},
author = {Peter Sollich and Daniele Tantari and Alessia Annibale and Adriano Barra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.3654},
year = {2015}
}