Discriminación de atractores nominales y espurios en redes neuronales asimétricas

Autores
Horas, Jorge Alberto; Bea, Edgar Alejandro
Año de publicación
1999
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se aplica un proceso de desaprendizaje sobre las conexiones de una red asimétrica. Este no solo establece un mejoramiento general en la performance de recuperación sino que permite la separación a priori del resultado final de la relajación. Se discrimina así convenientemente entre atractores nominales, que son las memorias grabadas, y los atractores espurios. Se estudia también la influencia del proceso de desaprendizaje aplicado sobre diferentes tipos de patrones
An unlearning process is applied over connections of an asymmetric neural network. The form reach a global improvemment in performance retrieval and also allow the a priori separation of the relaxation final result. So the stored memories an the spurious attractors are clearly distinguished. We also study the unlearning influence on some patterns forms
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) 1999;01(11):10-12
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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