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佩雷托，P。

神经网络的集体属性：统计物理方法。 （英语） Zbl 0561.9202号

生物、网络。 50, 51-62 (1984).
应用统计力学的一般方法研究神经网络的集体性质。在像神经网络这样的情况下，哈密顿量的构建充满了困难。一种方法是模拟大系统的平衡；另一种方法是将网络建模为以马尔可夫方式自然演化的随机过程，演化方程的一般均衡解提供了识别哈密顿量的方法。回顾了物理学中流行的几种模型，包括伊辛模型，并将其应用于神经元的组装。
审核人：S.K.Srinivasan公司

引用于28文件

MSC公司：

92F05型 其他自然科学（数学处理）
60K35型 相互作用的随机过程；统计力学类型模型；渗流理论
92Cxx码 生理、细胞和医学主题

关键词：

神经网络;哈密顿量;平衡溶液;伊辛模型
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\textit{P.Peretto}，生物。赛博。50、51-62（1984年；Zbl 0561.9202）
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