DISCRIMINACIÓN DE ATRACTORES NOMINALES Y ESPURIOS EN REDES NEURONALES ASIMÉTRICAS

Abstract

Se aplica un proceso de desaprendizaje sobre las conexiones de una red asimétrica. Este no solo establece un mejoramiento general en la performance de recuperación sino que permite la separación a priori del resultado final de la relajación. Se discrimina así convenientemente entre atractores nominales, que son las memorias grabadas, y los atractores espurios. Se estudia también la influencia del proceso de desaprendizaje aplicado sobre diferentes tipos de patrones.