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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/2892| Red neuronal tipo Hopfield y dinámica de dicha red. | |
| Citlali Martínez Sisniega | |
| Laura Cecilia Viana Castrillon | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Redes neurales (Ciencia computacional), Redes de computadora | |
| Con el propósito de recuperar la información almacenada en una red neuronal, se evalúa el tamaño de las cuencas de atracción en dos diferentes redes tipo Hopfield. (a) La primera de ellas consiste de una red compuesta de N neuronas con dos estados posibles modelados por los espines de Ising. En dicha red se almacenan p patrones de acuerdo con la regla de Hebb modificada y se estudia el tamaño relativo de las cuencas de atracción como función del peso asignado a cada una de las memorias y como función del parámetro de ruido T. Este estudio se lleva a cabo iterando numéricamente las ecuaciones de flujo o traslapes entre un estado almacenado y el estado dinámico del sistema. Se encuentra que un cierto tipo de memorias (memorias espurias) aparecen abruptamente y que dependen de los valores específicos de los pesos asignados a cada memoria. De igual manera se encuentra que el porcentaje de recuperación de las memorias espurias disminuye considerablemente con la temperatura. (b) La segunda red consiste de una red neuronal compuesta por dos subredes tipo Hopfield, las cuales están conectadas unidireccionalmente, es decir, cada neurona de la primera subred envía información exclusivamente a una neurona de la segunda subred. En este sistema se almacena información compuesta que consta de una parte para cada una de las subredes. Se estudia la recuperabilidad de la información de la segunda subred, como función del estado inicial de la primera, desde los puntos de vista micro y macroscópico. The basins of attraction associated to the stored information, in a Hopfield neural network, are studied for the case of a network composed of long range Ising spins. A finite number of p patterns are stored according to the modified Hebb rule, each one having a different weight, wµ (µ=1,…,p), and the size of the basins of attraction is studied by varying, in a systematical way, wµ and the noise parameter T. this is done by iterating numerically the flux equation for the overlaps between the stored patterns and the dynamical state of the systems. We find that, in wµ space, there are two qualitatively different kinds of behaviour, divided by a line of the form w2+ w3= c(T), with c (0) = 1. The dynamical behaviour of a neural network composed ot two Hopfield subnetworks interconnected unidirectionally is also studiend by means of numerical simulations.The connections are such that each one of the neurons on the first subnet sends information to, exclusively, one of the neurons on the Second. A patterns, consisting of two subpatterns, is stored in the subnets using a Hebb-like rule, and the recovery of a particular subpattern in the Second subnet is studied as a function of the initial state of the first one. Our microscopical approach was complemented by a macroscopic study, in which the flux equations for the overlaps were derived. | |
| CICESE | |
| 1994 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Martínez Sisniega, C. 1994.Red neuronal tipo Hopfield y dinámica de dicha red.. Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 76 pp. | |
| OTRAS ESPECIALIDADES FÍSICAS | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Física de Materiales |
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