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Cloud Hopfield neural network: Analysis and simulation

机译:Cloud Hopfield神经网络:分析和仿真

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摘要

In this paper we present modifications in the dynamics of Hopfield neural network. We compare our modified retrieval algorithms with both synchronous and asynchronous retrieval algorithms used in Hopfield dynamics. Our results show that a modified Hopfield neural network consisting of a cloud with r number of unique neurons, (in the simulation given in this paper r=3% i.e. 4 neurons out of total 120) is better in terms of both retrieval capabilities and convergence time in comparison to the asynchronous retrieval algorithm. Moreover, unlike synchronous retrieval algorithm it does not enter oscillation states.
机译:在本文中,我们提出了对Hopfield神经网络动力学的修改。我们将修改后的检索算法与Hopfield动力学中使用的同步和异步检索算法进行了比较。我们的结果表明,由具有r个独特神经元的云组成的经过修改的Hopfield神经网络(在本文给出的模拟中,r = 3%,即总共120个神经元中的4个)在检索能力和收敛性方面都更好时间与异步检索算法相比。此外,与同步检索算法不同,它不会进入振荡状态。

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