不整合メモリパターンを蓄積し検索するための一般化Hopfieldモデル【JST・京大機械翻訳】

Leuzzi Luca; Patti Alberto; Ricci-Tersenghi Federico

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208161308174 整理番号：22P0328942

不整合メモリパターンを蓄積し検索するための一般化Hopfieldモデル【JST・京大機械翻訳】

A generalized Hopfield model to store and retrieve mismatched memory patterns

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発行年： 2022年04月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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メモリがGaussと二値変数の混合物によって表現されるHopfieldモデルのクラスを研究し,ニューロンはIsingスピンである。パターンにおける2種類の変数の相対的重みとして,このファミリーのモデルの性質を研究した。記憶パターンがミスマッチ変数の大きな割合を含むので,検索位相がゼロに向けてどのようにスクイーズするかを定量的に決定する。メモリが純粋にGauss検索は,任意の正の記憶容量のために失われる。これは,Gaussの場合の自由エネルギーの球状対称性のため,これが生じることを示した。スピン構成と2種類の変数からのパターンへの各寄与の間の2つの異なる記憶パターンの導入は,パターンのGauss部分が雑音として作用し,検索をより難しくすることを観測した。状態の引力の流域,検索の精度,および記憶容量をモンテカルロ数値シミュレーションによって研究した。ネットワーク容量がゼロに縮小する限界でも,(fwe)検索状態が,ミスマッチパターンで大きな引力と大きな重なりを維持することを示した。それで,ネットワークを検索のために使用することができるが,非常に小さな容量を有した。【JST・京大機械翻訳】

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