формат Adobe PDF, размер 2173 Кб - Информационно ...

А. А. ФРОЛОВ 1) , Д. ГУСЕК 2) , И. П. МУРАВЬЕВ 1)1) Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН,Москва,2) Институт информатики Академии наук Чешской республики,ПрагаE-mail: aafrolov@mail.ruИНФОРМАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ АССОЦИАТИВНОЙПАМЯТИ ТИПА ХОПФИЛДА С РАЗРЕЖЕННЫМКОДИРОВАНИЕМАннотацияАттракторная нейронная сеть хопфилдового типа исследуется аналитическии путем компьютерного моделирования. Вычисляются информационнаяемкость, качество воспроизведения и размер областей притяжения. Выявляютсяасимптотические свойства нейронных сетей путем компьютерногомоделирования для больших размеров сетей (до 15000 нейронов). Показано,что существующие аналитические подходы недостаточны для случаябольшой разреженности. Основная причина их недостатков заключается вигнорировании различия в поведении нейронов, активных и неактивныхна предшествующих тактах процесса воспроизведения. Показано, что размеробластей притяжения меняется немонотонно при возрастании разреженности:вначале он возрастает, а потом — убывает. Поэтому в пределе приp → 0 разреженность ухудшает способность сети к коррекции эталонов, вто же время повышая информационную емкость и качество воспроизведения.Информационная эффективность сети, достигаемая за счет коррекцииискаженных эталонов, используется как обобщенная характеристика способностисети выполнять функцию автоассоциативной памяти. Существуетоптимальная разреженность, для которой информационная эффективностьмаксимальна. Оптимальная разреженность оказывается близкой к уровнюнервной активности мозга.28 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети