کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
8965159 1646702 2018 14 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Storage capacity of rotor Hopfield neural networks
ترجمه فارسی عنوان
ظرفیت ذخیره سازی شبکه های عصبی روتور هفیلد
کلمات کلیدی
شبکه عصبی پیچیده ارزشمند، شبکه های عصبی رتور هوپفیلد، گنجایش انبار، تئوری حد مرکزی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Hopfield neural networks have been studied by many researchers. A complex-valued Hopfield neural network (CHNN) is a multistate model of Hopfield neural network, and has been applied to the storage of multilevel data, such as image data. A rotor Hopfield neural network (RHNN) is an extension of CHNN. The RHNNs demonstrated double the storage capacity of CHNNs and excellent noise tolerance by computer simulations. Jankowski et al. analyzed the storage capacity of CHNNs by approximating the crosstalk term using central limit theorem. In this work, we show that the RHNNs have double the storage capacity of the CHNNs based on their theory.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 316, 17 November 2018, Pages 30-33
نویسندگان
,