Optimal basins of attraction in randomly sparse neural network models
Optimal basins of attraction in randomly sparse neural network models
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随机稀疏神经网络模型中的最佳吸引盆地
DOI：
10.1088/0305-4470/22/12/002
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发表时间：
1989
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
E. Gardner
中科院分区：
文献类型：
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作者：
E. Gardner
计算了具有最优交互作用的随机稀疏神经网络的吸引域大小。对于存储比的所有值，α=p/C<；2，其中p是随机不相关模式的数目，C是连通性，吸引盆是有限的，而对于α<；0.42，吸引盆是(几乎)100%。
The size of the basin of attraction for randomly sparse neural networks with optimal interactions is calculated. For all values of the storage ratio, alpha =p/C<2, where p is the number of random uncorrelated patterns and C is the connectivity, the basin of attraction is finite, while for alpha <0.42, the basin of attraction is (almost) 100%.