Počet záznamů: 1  

Informacionnaja efektivnost associativnoj pamjati tipa Chopfilda s razrežennym kodirovanijem

  1. 1.
    0105243 - UIVT-O 20040234 RIV RU rus J - Článek v odborném periodiku
    Frolov, A. A. - Húsek, Dušan - Muraviev, I. P.
    Informacionnaja efektivnost associativnoj pamjati tipa Chopfilda s razrežennym kodirovanijem.
    [Informational Efficiency of Sparsely Encoded Hopfield-Like Autoassociative Memory.]
    Informacionnyje technologii i vyčislitelnyje sistemy. č. 1 (2004), s. 44-67
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1030915
    Klíčová slova: neural networks * Hopfield network * sparse coding
    Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika

    Attraktornaja nejronnaja set chopfildovogo tipa issledujetsa analitičeski i putem komputernogo modelirovanija.....

    A sparsely encoded Hopfield-like attractor neural network is investigated analytically and by computer simulation. Informational capacity, recall quality and attractor basins size are evaluated. Asymptotic properties of the neural network are revealed by computer simulation for large network size (up to 150000 of neurons). It is shown that the size of attraction basins changes nonmonotonically while sparseness increases: initially it increases and then decreases. Thus in the limit case of high sparseness, it worsens the network ability to correct destroyed prototypes while it improves both informational capacity and recall quality. The gain of information provided by the network due to correction of the destroyed prototypes is used as cumulative index of the network ability to perform the functions of autoassociative memory. There exists an optimal sparseness for which the gain is maximal. The optimal sparseness happened to correspond to brain neural activity.

    Atraktorová neuronová síť Hopfieldova typu je analyzována jak pomocí analytických modelů, tak s pomocí počítačové simulace.....
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0012490

     
     

Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.