Effect of Positive Weight Diagonal Elements on MVN Neural Networks in Associative Memory Design

机译：积极权重对角线元件对关联记忆设计中MVN神经网络的影响

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Previously, a lot of applications on recurrent neural networks with multi-valued neuron (MVNRNNs) in asynchronous update mode, used zero diagonal elements as network stability condition. However, according to our recent finding, only positive diagonal elements can guarantee the whole network to be complete convergent. How to adopt positive diagonal element to amend former research results is still unknown. This paper tries to investigate this question by using MVNRNNs with different positive diagonal elements in associative memory (AM) design. Simulation results illustrate that choosing appropriate positive diagonal elements can promote AM's performance compared with AM employing zero diagonal elements.

机译：以前，在异步更新模式中具有多值神经元（MVNRNNS）的经常性神经网络的大量应用，使用零对角元作为网络稳定条件。然而，根据我们最近的发现，只有正对角线元素只能保证整个网络是完整的会聚。如何采用积极的对角元修改前的研究结果仍然未知。本文试图通过使用关联存储器（AM）设计中具有不同正对角元素的MVNRNN来调查此问题。仿真结果表明，选择适当的正对角元件可以促进AM的性能与使用零对角线元件相比。

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来源
《International Symposium on Computational Intelligence and Design》|2015年|647p|共4页
会议地点
作者
Wei Zhou; Yingzi Xie; Dongming Tang; Ying Tan;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Complex-valued Neural Networks; Discrete-time Neural Networks; Associative Memory Design; Image Reconstruction;

机译：复数神经网络;离散时间神经网络;关联记忆设计;图像重建;

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