Design of Synthesizing Multi-valued High-Capacity Auto-associative Memories Based on Complex-Valued Networks

机译：基于复值网络的多值大容量自缔合存储器的合成设计

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This paper presents a novel design method which is aimed to synthesize arbitrary multi-valued auto-associative memories via complex-valued neural networks. Globally exponential stable criteria are obtained to guarantee that the unique storage prototype can be retrieved. The proposed procedure enables auto-associative memories to be synthesized by satisfying the constraints of inequalities rather than the learning procedure. The main emphasis of the research presented here is on multivalued high-capacity auto-associative memories via complex-valued networks. The designed auto-associative memories with (2r + 2)~n high memory capacities are robust with respect to design parameter selection and extend the scope of application of complex-valued neural networks. The approach of external inputs via complex-valued neural networks avoids spurious equilibria and retrieves the stored patters accurately. Some applicable experiments are given to illustrate the effectiveness and superiority.

机译：本文提出了一种新颖的设计方法，该方法旨在通过复值神经网络合成任意多值自联想记忆。获得全球指数稳定标准，以确保可以检索到唯一的存储原型。所提出的过程使得能够通过满足不等式的约束而不是学习过程来合成自动联想存储器。这里介绍的研究的主要重点是通过复值网络的多值大容量自缔合存储器。设计的具有（2r + 2）〜n个高存储容量的自动关联存储器在设计参数选择方面具有鲁棒性，并扩展了复值神经网络的应用范围。通过复值神经网络进行外部输入的方法可以避免虚假的平衡，并可以准确地检索存储的模式。给出了一些适用的实验来说明其有效性和优越性。

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来源
《International conference on neural information processing;Annual conference of Asia-Pacific Neural Network Society》|2018年|463-475|共13页
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作者
Chunlin Sha; Hongyong Zhao;
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正文语种
中图分类
关键词
Multi-valued associative memories; Network dynamics Design methods; Real-imaginary-type activation; External inputs;

机译：多值联想记忆;网络动力学设计方法;虚构型激活;外部输入;

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