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An Associative Memory Neural Network to Recall Nearest Pattern from Input Un réseau neuronal à mémoire associative pour rappeler le modèle le plus proche de l'entrée

Isao YAMADA, Satoshi IINO, Kohichi SAKANIWA

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Résumé:

Cet article propose un réseau neuronal à mémoire associative dont l'état limite est le point le plus proche d'un polyèdre à partir d'une entrée donnée. Deux implémentations du réseau de mémoire associative proposé sont présentées, basées sur l'algorithme de Dykstra et un théorème du point fixe pour les mappages non expansifs. Par ces implémentations, l'ensemble de toutes les erreurs corrigibles par le réseau est caractérisé comme un double cône du polyèdre au niveau de chaque motif à mémoriser, ce qui conduit à une technique d'amplification simple pour améliorer la capacité de correction d'erreurs. Il est montré par des exemples numériques que la mémoire associative proposée réalise de bien meilleures performances de correction d'erreurs que la mémoire conventionnelle basée sur POCS au détriment de l'augmentation du nombre nécessaire d'itérations dans l'étape de rappel.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E82-A No.12 pp.2811-2817
Date de publication
1999/12/25
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Les réseaux de neurones

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