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Stochastic resonance in pattern recognition by a holographic neuron model

机译:全息神经元模型在模式识别中的随机共振

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摘要

The recognition rate of holographic neural synapses, performing a pattern recognition task, is significantly higher when applied to natural, rather than artificial, images. This shortcoming of artificial images can be largely compensated for, if noise is added to the input pattern. The effect is the result of a trade-off between optimal representation of the stimulus (for which noise is favorable) and keeping as much as possible of the stimulus-specific information (for which noise is detrimental). The observed mechanism may play a prominent role for simple biological sensors.
机译:当应用于自然而非人工图像时,执行模式识别任务的全息神经突触的识别率明显更高。如果将噪声添加到输入模式,则可以在很大程度上弥补人造图像的缺陷。该效果是在刺激的最佳表示(对于噪声有利的)与尽可能多地保留特定刺激信息(对噪声有害的)之间进行权衡的结果。对于简单的生物传感器,观察到的机制可能发挥重要作用。

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