On neural networks that design neural associative memories

Chan H.Y.; Zak S.H.

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On neural networks that design neural associative memories

机译：在设计神经联想记忆的神经网络上

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The design problem of generalized brain-state-in-a-box (GBSB) type associative memories is formulated as a constrained optimization program, and "designer" neural networks for solving the program in real time are proposed. The stability of the designer networks is analyzed using Barbalat's lemma. The analyzed and synthesized neural associative memories do not require symmetric weight matrices. Two types of the GBSB-based associative memories are analyzed, one when the network trajectories are constrained to reside in the hypercube [-1, 1]/sup n/ and the other type when the network trajectories are confined to stay in the hypercube [0, 1]/sup n/. Numerical examples and simulations are presented to illustrate the results obtained.

机译：将广义盒内状态（GBSB）型联想记忆的设计问题表述为约束优化程序，并提出了用于实时求解该程序的“设计者”神经网络。使用Barbalat的引理分析设计者网络的稳定性。分析和合成的神经联想记忆不需要对称的权重矩阵。分析了两种基于GBSB的关联存储器，一种是当网络轨迹被约束为驻留在超立方体[-1，1] / sup n /中时，另一种是当网络轨迹被约束为停留在超立方体中[ 0，1] / sup n /。数值例子和仿真被用来说明获得的结果。

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来源
《IEEE Transactions on Neural Networks》 |1997年第2期|P.360-372|共13页
作者
Chan H.Y.; Zak S.H.;
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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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