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Artificial Life and Robotics
Erschienen in: Artificial Life and Robotics 1/2016

01.03.2016 | Original Article

Quaternionic multistate Hopfield neural network with extended projection rule

verfasst von: Toshifumi Minemoto, Teijiro Isokawa, Haruhiko Nishimura, Nobuyuki Matsui

Erschienen in: Artificial Life and Robotics | Ausgabe 1/2016

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Abstract

The aim of this paper is to investigate storing and recalling performances of embedded patterns on associative memory. The associative memory is composed of quaternionic multistate Hopfield neural network. The state of a neuron in the network is described by three kinds of discretized phase with fixed amplitude. These phases are set to discrete values with arbitrary divide size. Hebbian rule and projection rule are used for storing patterns to the network. Recalling performance is evaluated through storing random patterns with changing the divide size of the phases in a neuron. Color images are also embedded and their noise tolerance is explored.
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Metadaten
Titel
Quaternionic multistate Hopfield neural network with extended projection rule
verfasst von
Toshifumi Minemoto
Teijiro Isokawa
Haruhiko Nishimura
Nobuyuki Matsui
Publikationsdatum
01.03.2016
Verlag
Springer Japan
Erschienen in
Artificial Life and Robotics / Ausgabe 1/2016
Print ISSN: 1433-5298
Elektronische ISSN: 1614-7456
DOI
https://doi.org/10.1007/s10015-015-0247-4

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