Počet záznamů: 1
Informational Efficiency of Sparsely Encoded Hopfield-Like Autoassociative Memory
- 1.
SYSNO ASEP 0103280 Druh ASEP J - Článek v odborném periodiku Zařazení RIV J - Článek v odborném periodiku Poddruh J Ostatní články Název Informational Efficiency of Sparsely Encoded Hopfield-Like Autoassociative Memory Překlad názvu Informační kapacita asociativní paměti založené na řídce kódované neuronové síti Hopfieldova typu Tvůrce(i) Frolov, A. A. (RU)
Húsek, Dušan (UIVT-O) RID, SAI, ORCID
Muraviev, I. P. (RU)Zdroj.dok. Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) - ISSN 1060-992X
Roč. 12, č. 3 (2003), s. 177-198Poč.str. 22 s. Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. US - Spojené státy americké Klíč. slova neural networks ; Hopfield network ; sparse coding Vědní obor RIV BA - Obecná matematika CEZ AV0Z1030915 - UIVT-O Anotace 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. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2005
Počet záznamů: 1