O modelo RS para redes de neurônios

Abstract

Um modelo para redes de neurônios é estudado onde a função energia E é dada pelo produto do quadrado das distâncias no espaço de fase entre o estado S da rede e os P padrões armazenados.Os tempos de convergência e as correspondentes dispersões também foram estudados numericamente e estão relacionados ao número de estados espúrios ao redor de cada configuração armazenada. Ambas quantidades sâo pequenas na fase de recuperaçâo , indicando a homogeneidade e suavidade do espaço de fase.

A model for neural networks is studied through a multineuron interaction energy function E given by the product of the squared distances in phase space between the state S of the net and the P stored patterns. Convergence times and the corresponding dispersions have also been studied numerically a.s para.meters to measure the efficiency of this model. These quantities are related to the number of spurious sLates for ea.ch configuration of stored pa.tterns. Both the average convergence time and the dispersions are small in the retrieval phase, indicating the homogeneity and smoothness of the phase space.