Redes Neurais Atratoras em Topologias Complexas
Ano de defesa: | 2006 |
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Orientador(a): | |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
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Programa de Pós-graduação em Física
Física |
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País: |
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/18934 |
Resumo: | In this work we present some modifications in the Hopfield model for attractor neural networks. First, in order to bring the model closer to a biological network of neurons, we introduce a controlled dilution generating complex topologies. This modification is supported by experimental evidences [1, 2]. Then, study the relation between eficiency and the topologies, in the recovery stored patterns. We study how the network topology play a role in the model, by introducing correlated patterns and studing the performance of each topology as the correlation between patterns is increased. |
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Redes Neurais Atratoras em Topologias ComplexasRede neuralTopologiaNeurociênciasMecânica estatísticaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICAIn this work we present some modifications in the Hopfield model for attractor neural networks. First, in order to bring the model closer to a biological network of neurons, we introduce a controlled dilution generating complex topologies. This modification is supported by experimental evidences [1, 2]. Then, study the relation between eficiency and the topologies, in the recovery stored patterns. We study how the network topology play a role in the model, by introducing correlated patterns and studing the performance of each topology as the correlation between patterns is increased.Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroNeste trabalho estudamos algumas variaçõees no modelo de Hopfield para redes neurais atratoras. Primeiro, com intuito de aproximar o modelo de uma rede de neurônios reais, fizemos uma diluição controlada, de forma a gerar redes de topologias complexas. Essa escolha foi embasada em evidências experimentais [1, 2]. Estudamos então a relação entre a eficiência na recuperação de padrões armazenados e as topologias. Com intuito de melhor averiguar o papel da geometria da rede no modelo, introduzimos padrões correlacionados e estudamos como cada rede responde ao aumento da correlação entre os padrões.Programa de Pós-graduação em FísicaFísicaPenna, Thadeu Josino PereiraCPF:75877570749Galhardo, Carlos Eduardo Cardoso2021-03-10T20:46:01Z2006-08-042021-03-10T20:46:01Z2006-05-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/18934porCC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-03-10T20:46:01Zoai:app.uff.br:1/18934Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:56:03.890968Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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In this work we present some modifications in the Hopfield model for attractor neural networks. First, in order to bring the model closer to a biological network of neurons, we introduce a controlled dilution generating complex topologies. This modification is supported by experimental evidences [1, 2]. Then, study the relation between eficiency and the topologies, in the recovery stored patterns. We study how the network topology play a role in the model, by introducing correlated patterns and studing the performance of each topology as the correlation between patterns is increased. |
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