Local stability learning rules and phase space gardening in neural networks

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Dokumentart: Report (Bericht)
Schriftenreihe: Berichte des Fachbereichs Informatik der Universität Hamburg
Bandnummer: 173
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 1995
Publikationsdatum:
Freie Schlagwörter (Deutsch): neuronalen Netzwerken , Hopfield-Gardner
Freie Schlagwörter (Englisch): Hopfield-Gardner neural networks , phase-space gardening
DDC-Sachgruppe: Informatik
BK - Klassifikation: 54.72

Kurzfassung auf Englisch:

This report studies the dynamical properties of Hopfield-Gardner neural networks, with the object of phase-space gardening. It introduces the new concept of local stability learning rules that specify the stability of each pattern at each neuron individually. Simulations of the networks show that these learning rules allow to adjust the size and shape the basins of attraction of the stored patterns as desired.

Kurzfassung auf Deutsch:

Dieser Bericht untersucht die Möglichkeiten, die dynamischen Eigenschaften von neuronalen Netzwerken des Hopfield-Gardner Typs gezielt zu modifizieren - das sogenannte 'Phase-Space Gardening'. Dazu wird das neue Konzept von local stability Lernregeln vorgestellt. Idee dieser Lernregeln ist es, für jedes Neuron und zu lernende Muster die Stabilität einzeln vorzugeben. Umfangreiche Simulationen zeigen, daß durch die Verwendung dieser Lernregeln tatsächlich die Größe und Gestalt der Einzugsbereiche der Muster in weiten Grenzen frei eingestellt werden können.

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