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Flexible pattern matching using a Hopfield-Amari neural network

机译：使用Hopfield-Amari神经网络的灵活模式匹配

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This paper proposes an approach to flexible recognition of patterns based on the asymptotic stationary property of Hopfield-Amari autoassociative memory networks (a synchronously updating randomly generated recurrent network). In this neural network, the weights of the connective matrix are constructed in terms of the energy function, and the pattern-matching problem is reduced to the procedure of retrieving a target memory pattern that is stored in the neural network. Two experiments, the recognition of handwritten Chinese characters and the recognition of plane figures, are performed to verify the approach. The experimental results show that the method is robust and reliable.
机译：本文提出了一种基于Hopfield-Amari自联想记忆网络（同步更新随机生成的递归网络）的渐近平稳性质的模式灵活识别方法。在该神经网络中，根据能量函数构造了连接矩阵的权重，并且将模式匹配问题简化为检索存储在神经网络中的目标存储模式的过程。进行了两个实验，即手写汉字识别和平面图形识别，以验证该方法。实验结果表明，该方法可靠，可靠。

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