类比神经网络的副本对称行为
无序系统与神经网络
2015-05-14 v1 统计力学
摘要
在本文中，我们继续研究类比神经网络，关注其在没有任何类型外场情况下的副本对称行为。将神经网络与二分自旋玻璃联系起来，我们引入并应用了一种新的插值方案到其自由能中，该方案自然地通过腔场或随机扰动将插值扩展到这些模型。结果，我们得到了系统自由能的和规则，至少在副本对称水平上，该和规则可以精确求解。下一步，我们研究了其关于序参量及其重标度涨落的自洽方程，发现这些方程在标准 Amit-Gutfreund-Sompolinsky 理论的同一临界线上发散。
引用
@article{arxiv.0911.3096,
title = {The replica symmetric behavior of the analogical neural network},
author = {Adriano Barra and Giuseppe Genovese and Francesco Guerra},
journal= {arXiv preprint arXiv:0911.3096},
year = {2015}
}
备注
17 pages