短期突触易化改善噪声神经网络中的信息检索

研究发现短期突触抑制和易化极大地影响了自联想神经网络的性能。然而，迄今为止仅获得了一些部分结果，例如专注于计算零温下的最大存储容量。在这项工作中，我们将对这些突触机制在自联想神经网络中影响的研究扩展到了更现实和更一般的条件，包括系统中噪声的存在。特别是，我们通过相图表征了系统的行为，并得出结论：突触易化显著扩大了网络良好检索性能的区域。我们还发现，具有易化突触的网络可能具有比标准自联想网络高得多的临界温度，从而使神经网络能够在高噪声条件下表现更好。