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O(2) -Valued Hopfield Neural Networks

机译：O（2）值的Hopfield神经网络

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In complex-valued Hopfield neural networks (CHNNs), the neuron states are complex numbers whose amplitudes are: 1) they can also be described in special orthogonal matrices of order and 2) here, we propose a new Hopfield model, the O(2)-valued Hopfield neural network [O(2)-HNN], whose neuron states are extended to orthogonal matrices. Its neuron states are embedded in 4-D space, while those of CHNNs are embedded in 2-D space. Computer simulations were conducted to compare the noise tolerance (NT) and storage capacity (SC) of CHNNs, O(2)-HNNs, and rotor Hopfield neural networks. In terms of SC, O(2)-HNNs outperformed the others, while in NT, they outdid CHNNs.
机译：在复值Hopfield神经网络（CHNN）中，神经元状态是复数，其振幅为：1）它们也可以用特殊的阶正交矩阵描述; 2）在此，我们提出了一个新的Hopfield模型，即O（2值的Hopfield神经网络[O（2）-HNN]，其神经元状态扩展到正交矩阵。它的神经元状态嵌入在4D空间中，而CHNN的神经元状态嵌入在2D空间中。进行计算机模拟以比较CHNN，O（2）-HNN和转子Hopfield神经网络的噪声容忍度（NT）和存储容量（SC）。在SC方面，O（2）-HNN的性能优于其他，而在NT中，它们的性能优于CHNN。

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