Determinación del número óptimo de pasos de desaprendizaje en memorias asociativas

Autores
Horas, Jorge Alberto; Bea, Edgar Alejandro
Año de publicación
1997
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La performance de una Memoria Asociativa implementada en una red neuronal artificial es mejorada notablemente al incorporar un proceso de desaprendizaje (desestabilización total o parcial de estados metaestables espúreos) que actúa sobre la matriz de conexiones sinápticas. A fin de optimizar el proceso de desaprendizaje, se determina ϰᶧ definido como el número óptimo de veces en que debe aplicarse tal proceso. Se muestran resultados usando ejemplos apropiados.
The performance of an Associative Memory implemented in an artificial neural network is improved by incorporating a process of unlearning which acts on the synaptic connections modifing it. To optimize the unlearning process, we determine ϰᶧ defined as the optimum number of times to apply such a process. Results using appropiate examples are showed.
Fil: Horas, Jorge Alberto. Universidad Nacional de San Luis - CONICET. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi" (IMASL). San Luis. Argentina
Fil: Bea, Edgar Alejandro. Universidad Nacional de San Luis - CONICET. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi" (IMASL). San Luis. Argentina
Fuente
An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 1997;01(09):26-28
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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