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DY: Dynamik und Statistische Physik

DY 46: POSTER II

DY 46.66: Poster

Donnerstag, 30. März 2000, 15:00–18:00, D

Stabilität der Zustände in autoassoziativen neuronalen Netzen — •Silvio Neef und Sigismund Kobe — Institut für Theoretische Physik, Technische Universität Dresden, D-01062 Dresden

Auf der Basis von Methoden der nichtlinearen diskreten Optimierung wurde ein Algorithmus entwickelt, mit dem alle stabilen Zustände eines autoassoziativen neuronalen Netzes ermittelt werden können. Mit steigender Netzbelastung α (α = Anzahl der Muster/Anzahl der Neuronen) treten weitere stabile Zustände auf, die den Wiedererkennungsprozeß negativ beeinflussen können. Anzahl und Eigenschaften dieser Zustände werden in Abhängigkeit von der Musteranzahl und der verwendeten Lernregel untersucht. Die Ergebnisse bei Verwendung von optimalen Lernalgorithmen [1] werden mit denjenigen verglichen, die die Hebbsche Lernregel benutzen.

[1] G. Milde, S. Kobe, J. Phys. A: Math. Gen. 30 (1997) 2349.