In the paper thermodynamic properties of an artificial neural network are analyzed in a way analogous to spin glasses theory. Synaptic connections are calculated numerically according to the Hebb rule and their distribution is obtained for different characteristics of stored patterns. The phase diagrams and magnetization are established in dependence on the temperature of the network and the external field (threshold). It was showed that changing control parameters typical of artificial neural network (i.e. number of stored patterns and pattern bias level) one obtains the results similar to the Sherrington-Kirkpatrick model of spin glass.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00