基于 Hopfield 神经网络的舆论动力学
物理与社会
2008-03-17 v2
摘要
在节点数高达 的 Hopfield 神经网络中，我们通过 Hebb 耦合存储两个模式。随后，我们从第三个随机模式开始，使其演化为两个存储模式之一，以此模拟导致两种可能观点之一的联想记忆认知过程。每个神经元以概率 独立地不遵循 Hopfield 规则，而是采纳另一个网络中对应的值，从而模拟不同个体之间如何相互说服。当 值较高时，系统将达到共识。
引用
@article{arxiv.0712.4364,
title = {Opinion Dynamics with Hopfield Neural Networks},
author = {Dietrich Stauffer and Przemyslaw A. Grabowicz and Janusz A. Holyst},
journal= {arXiv preprint arXiv:0712.4364},
year = {2008}
}
备注
Enlarged from 7 to 9 pages with new authors, new simulations, and a theory