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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.12
- 수록면
- 680 - 688 (9page)
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In this paper, we propose a reliable method for searching the optimally performing generalized brain-state-in-a-box (GBSB) neural associative memory using an evolution program (EP) given a set of prototype patterns to be stored as stable equilibrium points. First, we exploit some qualitative guidelines necessary to synthesize the GBSB model. Next, we parameterize the solution space utilizing the limited number of parameters to represent the solution space. Then, we recast the synthesis of GBSB neural associative memories as two constrained optimization problems, which are equivalent to finding a solution to the original synthesis problem Finally, we employ an evolution program (EPl, which enables us to find an optimal set of parameters related to the size of domains of attraction (DOA) for prototype patterns. The validity of this approach is illustrated by a design example and computer simulations.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background results
3. Solution Space Parameterizations and Formulations
4. Our Evolution Program
5. Experiments and Results
6. Concluding remarks
References
Appendix
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