Some Aspects of Associative Memory Construction Based on a Hopfield Network

Karpov, Y.L.; Karpov, L.E.; Smetanin, Y.G.

Информация о цитировании статьи получена из Web of Science, Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 25 ноября 2020 г.

Авторы: Karpov Yu L., Karpov L.E., Smetanin Yu G.
Журнал: Programming and Computer Software
Том: 46
Номер: 5
Год издания: 2020
Издательство: Pleiades Publishing, Ltd
Местоположение издательства: Road Town, United Kingdom
Первая страница: 305
Последняя страница: 311
DOI: 10.1134/S0361768820050023
Аннотация: An implementation of associative memory based on a Hopfield network is described. In the proposed approach, memory addresses are regarded as training vectors of the artificial neural network. The efficiency of memory search is directly associated with solving the overfitting problem. A method for dividing the training and input network vectors into parts, the processing of which requires a smaller number of neurons, is proposed. Results of a series of experiments conducted on Hopfield network models with different numbers of neurons trained with different numbers of vectors and operated under different noise conditions are presented.
Добавил в систему: Карпов Леонид Евгеньевич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ФНКЦ РР
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ФНКЦ РР

Some Aspects of Associative Memory Construction Based on a Hopfield Networkстатья Исследовательская статья

Прикрепленные файлы