کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6864847 | 1439552 | 2018 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Generating exponentially stable states for a Hopfield Neural Network
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
An algorithm that generates an exponential number of stable states for the very well-known Hopfield Neural Network (HNN) is introduced in this paper. We show that the quantity of stable states depends on the dimension and number of components of the input pattern supporting noise. Extensive tests verify that the states generated by our algorithm are stable states and show the exponential storage capacity of a HNN. This paper opens the possibility of designing improved HNNs able to achieve exponential storage, and thus find their applicability in complex real-world problems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 358-365
Journal: Neurocomputing - Volume 275, 31 January 2018, Pages 358-365
نویسندگان
Erick Cabrera, Humberto Sossa,