【摘 要】
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本文通过对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络存储相关信息的联想稳定性分析，给出了选取存储样本的优化规则，并得出Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络在优化存储规则下各存储样本均能纠一错（即最低联想）的临界存储容量约为０．５Ｎ，比随机选
【机 构】
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厦门大学物理系，香港城市大学电子工程系
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本文通过对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络存储相关信息的联想稳定性分析，给出了选取存储样本的优化规则，并得出Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络在优化存储规则下各存储样本均能纠一错（即最低联想）的临界存储容量约为０．５Ｎ，比随机选取存储样本的容量（约０．１４Ｎ）要强得多．
In this paper, by analyzing the associative stability analysis of Hopfield neural network storage information, we give the optimization rules for selecting the storage samples and conclude that the Hopfield neural network can correct each storage sample under the optimal storage rules (ie, the lowest association) The critical storage capacity is about 0.5N, which is much stronger than the capacity of randomly selected storage samples (about 0.14N).
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