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/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4293 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-17  |  1.8 KB
  1. Xref: sparky comp.ai.neural-nets:4293 uw.neural-nets:2
  2. Newsgroups: comp.ai.neural-nets,uw.neural-nets
  3. Path: sparky!uunet!utcsri!torn!watserv2.uwaterloo.ca!watdragon.uwaterloo.ca!watserv1!joordens
  4. From: joordens@watserv1.uwaterloo.ca (Steve Joordens)
  5. Subject: How deep are spurious attractor basins?
  6. Message-ID: <Bxv79K.G7F@watserv1.uwaterloo.ca>
  7. Keywords: Hopfield, Boltzmann, Attractors, Energy Functions
  8. Organization: University of Waterloo
  9. Date: Tue, 17 Nov 1992 14:36:55 GMT
  10. Lines: 21
  11.  
  12.    In recent simulations that I have been doing with a Hopfield net
  13. model of human memory representation, the network has problems staying
  14. out of spurious attractors.  I have heard about two possible ways of
  15. solving this problem but, before applying this solutions blindly, I
  16. want to know more about the problem itself.  My original thought was
  17. that since spurious attractors were attractors that were not directly
  18. 'taght' to the network, they would be shallower (speaking in energy
  19. space terms) than learned attractors.  If this is the case, then adding
  20. a simulated annealing process may increase performance.  However, I 
  21. have heard that this may not be the case (i.e., that spurious attractors
  22. may be as deep as learned attractors).  So, the question of the day:
  23.  
  24.   Has anybody done any research comparing the depth of spurious and
  25.   learned attractors using either a hopfield net ot boltzmann machine
  26.   type architecture (references would be welcomed) ?
  27.  
  28.  uu     uu  ww        ww     Steve Joordens               ||      |\^/|      || 
  29.  UU     UU  WW        WW     Department of Psychology     ||  ._|\|   |/|_.  ||
  30.  UU     UU   WW  WW  WW      University of Waterloo       ||   \  Canada /   ||
  31.   UU   UU     WW WW WW       Office: PAS 4259             ||   <____ ____>   ||
  32.    UUUUU       WW  WW        (519) 885-1211 (ext 6819)    ||        |        ||
  33.