Comportamiento de redes neuronales interactivas usadas como memorias asociativas
Analizamos las principales características como memoria asociativa de Redes Neuronales que interactúan entre si formando un sistema. Las sub-redes son de tipo Hopfield. Las intensidades sinápticas de las coexiones que pertenecen a cada una de las sub-redes o las que conectan a ambas son establecidas...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Artículo publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Asociación Física Argentina
1998
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| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v10_n01_p025 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Analizamos las principales características como memoria asociativa de Redes Neuronales que interactúan entre si formando un sistema. Las sub-redes son de tipo Hopfield. Las intensidades sinápticas de las coexiones que pertenecen a cada una de las sub-redes o las que conectan a ambas son establecidas por la regla de Hebb. Se estudia la performance de recuperación para este particular sistema interactuante, determinando la influencia de la conectividad tanto inter como intra sub-red y la correlación de los patrones a recuperar. Se estudia la aplicación e influencia de un procedimiento de desaprendizaje que modifica la intensidad de las conexiones sinápticas en las diversas partes del sistema |
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