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双向联想记忆中混响学习的统计机制

作者

上市的：
  • Centonze，Martino Salomone公司
  • 伊多·坎特
  • 阿德里亚诺·巴拉

摘要

我们研究双向联想神经网络，该网络暴露于大量随机原型的噪声示例中，当提供的信息足够时学习后者（有或没有老师在场）：在这种情况下，学习是异质关联的，包括成对的模式，它是通过将示例中描述的信息反射到网络层来实现的。通过采用Guerra的插值技术，我们提供了监督和非监督学习过程的完整统计力学图（在描述的副本对称级别），获得了分析相图、学习阈值、与蒙特卡罗模拟和信噪比结果完全一致的地面状态图。在大数据集的限制下，Kosko存储处方及其由Kurchan、Peliti和Saber在80年代提供的统计力学图片被完全恢复。针对自然测试案例，讨论了处理信息混响而非存储方面的计算优势。特别是，我们展示了该网络如何根据两个耦合的受限Boltzmann机器（其隐藏层完全由大鼠神经元构建）来实现积分表示，为了证明，通过单独耦合这些祖母-母亲神经元，我们可以关联它们相关的模式：因此，通过在正确的祖母神经元中只添加一个突触，就有可能恢复巴甫洛夫的经典条件反射（因此节省了大量的这些链接，以便进一步存储经典的自动关联设置的信息）。同样，为BAM的突触耦合配备转置矩阵（并在这两者之间交替，例如引入时钟）就足够了，以使这些网络能够计算模式序列（在与自相关情况不同的情况下，仍保持详细平衡）。

建议引用

  • Centonze，Martino Salomone&Kanter，Ido&Barra，Adriano，2024年。"双向联想记忆中混响学习的统计机制,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第637（C）卷。
    • 手柄：RePEc:eee:phsmap:v:637:y:2024:i:c:s0378437124000207
    内政部：10.1016/j.physa.2024.129512
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Agliari、Elena&Albanese、Linda&Alemanno、Francesco&Alessandrelli、Andrea&Barra、Adriano&Giannotti、Fosca&Lotito、Daniele&Pedreschi、Dino，2023年。"稠密Hebbian神经网络：监督学习的复制对称图,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第626（C）卷。
    2. Alemanno、Francesco&Camanzi、Luca&Manzan、Gianluca&Tantari、Daniele，2023年。"种植模式的霍普菲尔德模型：一种师生自主学习模型,"应用数学与计算，爱思唯尔，第458卷（C）。
    3. Agliari、Elena&Albanese、Linda&Alemanno、Francesco&Alessandrelli、Andrea&Barra、Adriano&Giannotti、Fosca&Lotto、Daniele&Pedreschi、Dino，2023年。"稠密Hebbian神经网络：无监督学习的复制对称图,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第627（C）卷。
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