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New Neural Network Based Approach Helps to Discover Hidden Russian Parliament Voting Patterns

机译:基于神经网络的新方法有助于发现隐藏的俄罗斯议会投票模式

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摘要

The sparse encoded Hopfield like neural network is modified to provide the Boolean factor analysis. New, more efficient method of sequential factor extraction, based on the characteristics behavior of the Lyapunov function is introduced. Efficiency of this attempt is shown not only on simulated data but on real data from Russian parliament but as well.
机译:对稀疏编码的Hopfield类神经网络进行了修改,以提供布尔因子分析。基于李雅普诺夫函数的特征行为,介绍了一种新的,更有效的顺序因子提取方法。这种尝试的效率不仅在模拟数据上显示,而且在俄罗斯议会的真实数据上也显示出来。

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