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Synthesization of high-capacity auto-associative memories using complex-valued neural networks

Chinese Physics B 2016年第12期25卷 194-201页

作者：黄玉娇汪晓妍龙海霞杨旭华 College of Computer Science and Technology Zhejiang University of Technology

In this paper, a novel design procedure is proposed for synthesizing high-capacity auto-associative memories based on complex-valued neural networks with real-imaginary-type activation functions and constant delays. Stability criteria dependent on external inputs of neural networks are derived. The designed networks can retrieve the stored patterns by external inputs rather than initial conditions. The derivation can memorize the desired patterns with lower-dimensional neural networks than real-valued neural networks, and eliminate spurious equilibria of complex-valued neural networks. One numerical example is provided to show the effectiveness and superiority of the presented results.

关键词： associative memory complex-valued neural network real-imaginary-type activation function external input

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