极度稀释 Hopfield 模型的存储容量
无序系统与神经网络
2009-11-10 v1
摘要
通过使用蒙特卡罗技术研究了极度稀释 Hopfield 模型的存储容量。在本工作中，与其根据给定分布稀释突触，不如通过仅保留贡献占主导地位的突触来系统性地稀释突触。观察到，使用规定的稀释方法后，系统的临界存储容量随着每个神经元突触数目减小而增大，几乎接近于均匀场计算得到的值。还证明了稀释系统存储容量的增加取决于完全连接 Hopfield 模型的存储容量以及稀释突触的比例。
关键词
引用
@article{arxiv.cond-mat/0407062,
title = {Storage Capacity of Extremely Diluted Hopfield Model},
author = {Burcu Akcan and Yigit Gunduc},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0407062},
year = {2009}
}
备注
Latex, 14 pages, 4 eps figures