非单调Hopfield网络的检索相图
无序系统与神经网络
2009-10-28 v2
摘要
我们通过平均场近似研究了具有非单调传递函数的异步全连接吸引子网络的检索相图。我们发现，在无噪声零温情况下，这种非单调Hopfield网络能够存储比Amit等人研究的具有单调传递函数的网络更多的模式。非单调网络的检索相图性质与Nishimori和Opris处理同步网络所得结果一致。我们还研究了由Zertuche等人引入的具有状态依赖突触耦合的非单调Hopfield模型的最优存储容量。我们证明，具有状态依赖突触的非单调Hopfield模型比传统Hopfield模型存储更多模式。我们的公式可以轻松推广到一般传递函数。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9604065,
title = {Retrieval Phase Diagrams of Non-monotonic Hopfield Networks},
author = {Jun-ichi Inoue},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9604065},
year = {2009}
}
备注
Latex 13 pages using IOP style file