Q-Ising神经网络动力学：各种架构的比较综述
摘要：Q-Ising神经网络的并行动力学在各种架构中进行了综合回顾：极度稀疏不对称、分层前馈、极度稀疏对称和全连接。利用概率信噪比分析，考虑了所有与这些架构密切相关的反馈相关性，找到了局部场分布的演化。这导致确定网络的序参数的完整时间演化的递归方案。考虑任意Q和主要为零温度的情况。对于不对称稀疏和分层前馈网络，得到了闭合解，而对于对称稀疏和全连接架构，反馈相关性阻止了这样的闭合解。对于这些对称网络，可以在系统噪声的某些条件下得到平衡的固定点方程。它们与热力学复制对称平均场理论方法得到的方程相同。
作者：D. Bolle, G. Jongen and G.M. Shim
论文ID：cond-mat/9907390
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2007-05-23