The hysteretic Hopfield neural network

Bharitkar S.; Mendel J.M.

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The hysteretic Hopfield neural network

机译：滞后Hopfield神经网络

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A new neuron activation function based on a property found in physical systems-hysteresis-is proposed. We incorporate this neuron activation in a fully connected dynamical system to form the hysteretic Hopfield neural network (HHNN). We then present an analog implementation of this architecture and its associated dynamical equation and energy function. We proceed to prove Lyapunov stability for this new model, and then solve a combinatorial optimization problem (i.e., the N-queen problem) using this network. We demonstrate the advantages of hysteresis by showing increased frequency of convergence to a solution, when the parameters associated with the activation function are varied.

机译：提出了一种基于在物理系统中发现的特性的新的神经元激活功能-磁滞现象。我们将这种神经元激活并入一个完全连接的动力学系统中，以形成迟滞Hopfield神经网络（HHNN）。然后，我们介绍此体系结构及其相关的动力学方程和能量函数的模拟实现。我们继续证明该新模型的Lyapunov稳定性，然后使用该网络解决组合优化问题（即N皇后问题）。当与激活函数相关的参数发生变化时，我们通过显示增加的收敛频率来证明滞后的优势。

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来源
《IEEE Transactions on Neural Networks》 |2000年第4期|P.879-888|共10页
作者
Bharitkar S.; Mendel J.M.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类自动化技术、计算机技术;
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