Abstract-Vi anser problemet med neural association, som behandlar hämtning av ett tidigare memorerat mönster från sin bullriga version. Prestanda av olika neurala nätverk som utvecklats för denna uppgift kan bedömas i termer av deras mönster hämtning kapacitet (antalet mönster som kan lagras), och deras felkorrigering (buller tolerans) kapacitet. Även om betydande framsteg har gjorts, uppvisar de flesta tidigare arbeten på detta område dåliga resultat när det gäller kapacitet för hämtning av mönster och/eller felkorrigering. I detta dokument föreslår vi två nya metoder för att avsevärt öka kapaciteten för hämtning av Hopfield och Bidirective Associative Memories (BAM). Huvudidén är att lagra mönster från en familj av låga korrelationssekvenser, liknande dem som används i Code Division Multiple Access (CDMA) kommunikation, istället för att lagra rent slumpmässiga mönster som i tidigare verk. Dessa låga korrelationsmönster kan erhållas från slumpmässiga sekvenser genom att förkoda de ursprungliga sekvenserna via enkla operationer som både verkliga och artificiella neuroner kan åstadkomma.
I REF använde författarna låga korrelationssekvenser liknande dem som används i CDMA-kommunikation för att öka lagringskapaciteten för Hopfield-nätverk till n utan att kräva någon separat avkodningssteg.
Neural pre-coding increases the pattern retrieval capacity of Hopfield and Bidirectional Associative Memories
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}