Analysis of Pattern Recognition Algorithms using Associative Memory Approach: A Comparative Study between the Hopfield Network and Distributed Hierarchical Graph Neuron (DHGN)

机译：使用关联记忆方法的模式识别算法分析：Hopfield网络与分布分层图神经元（DHGN）的比较研究

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In this paper, we conduct a comparative analysis of two associative memory-based pattern recognition algorithms. We compare the established Hopfield network algorithm with our novel Distributed Hierarchical Graph Neuron (DHGN) algorithm. The computational complexity and recall efficiency aspects of these algorithms are discussed. The results show that DHGN offers lower computational complexity with better recall efficiency compared to the Hopfield network.

机译：在本文中，我们对两个关联内存的模式识别算法进行了比较分析。我们将既定的Hopfield网络算法与我们的新型分布式分层图神经元（DHGN）算法进行了比较。讨论了这些算法的计算复杂性和召回效率方面。结果表明，与Hopfield网络相比，DHGN提供更低的计算复杂性，更好地回忆效率。

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来源
《IEEE International Conference on Computer and Information Technology Workshops》|2008年||共6页
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A. H. Muhamad Amin; R. A. Raja Mahmood; A. I. Khan;
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中图分类 TP3-53;
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