Numéro
J. Physique Lett.
Volume 46, Numéro 8, avril 1985
Page(s) 359 - 365
DOI https://doi.org/10.1051/jphyslet:01985004608035900
J. Physique Lett. 46, 359-365 (1985)
DOI: 10.1051/jphyslet:01985004608035900

Information storage and retrieval in spin-glass like neural networks

L. Personnaz, I. Guyon et G. Dreyfus

Ecole Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles de la Ville de Paris, Laboratoire d'Electronique, 10, rue Vauquelin, 75005 Paris, France


Abstract
The link between the structure of a neural network and its attractor states is investigated, with a view to designing associative memories based on such networks. It is shown that, for any preassigned set of states to be memorized, the parameters of the network can be completely calculated in most cases so as to guaranteee the stability of these states. The spin glass formulation of the neural network problem leads to particularly simple results which, in some cases, allow an analytical evaluation of the attractivity of the memorized states.


Résumé
Dans la perspective de la réalisation de mémoires associatives à l'aide de réseaux de neurones, nous étudions la relation entre la structure d'un réseau et ses états attracteurs; nous montrons que, quel que soit l'ensemble des états que l'on désire mémoriser, il est généralement possible de calculer tous les paramètres du réseau de façon à assurer la stabilité de ces états. Le formalisme des verres de spins conduit à des résultats particulièrement simples qui permettent, dans certains cas, d'evaluer analytiquement leur attractivité.

PACS
1230 - Artificial intelligence.
1290L - Systems theory applications in biology and medicine.

Key words
neural nets -- information storage -- information retrieval -- neural networks -- attractor states -- associative memories -- spin glass formulation