Redes Neurais Atratoras em Topologias Complexas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Galhardo, Carlos Eduardo Cardoso
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Programa de Pós-graduação em Física
Física
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Rede neural
Topologia
Neurociências
Mecânica estatística
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA
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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