Информационная ёмкость сети Хопфилда с квантованными весами | Прикладная дискретная математика. 2019. № 45. DOI: 10.17223/20710410/45/11

Использование бинарных и многоуровневых мемристоров при аппаратной реализации нейронных сетей вызывает необходимость квантования их весовых коэффициентов. Исследуется влияние числа уровней квантования весов сети Хопфилда на её информационную ёмкость и устойчивость к искажениям входных данных. Показано, что при числе градаций весов порядка 20 ёмкость сети Хопфилда - Хебба с дискретными весами приближается к ёмкости её варианта с непрерывными весами. Для проекционной сети Хопфилда подобного результата удаётся достичь лишь при числе градаций порядка 100. Эксперименты показали, что: 1) бинарные мемристоры следует использовать в сетях Хопфилда - Хебба, редуцированных путём обнуления всех весов, модули которых строго меньше максимального для данной строки матрицы весов; 2) в проекционных сетях Хопфилда с дискретными весами следует использовать многоуровневые мемристоры с числом градаций (уровней) значительно больше двух, причём конкретное число уровней зависит от размерности хранимых эталонных векторов, их конкретного набора и допустимого уровня шума во входных данных.