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En cierto modo has encontrado la soluci�n a tu problema.
Este es un caso indeseable que se da cuando el numero de patrones
almacenados excede aproximadamente el 14% del numero de neuronas.

Si definimos un parametro Alfa, que representa la relaci�n
patrones/neuronas,
y si utilizas aprendizaje hebbiano (me imagino que este es tu caso), se debe
cumplir que:

Alfa = N� Patrones / N� Neuronas < 0,14

> > Hola a todos.
> >
> > Bueno se que este grupo no est� muy animado normalmente pero voy a
> intentar
> > env�ar algo a ver si algui�n lo lee.
> >
> > He estado intentando hacer un ejemplo de una red de Hopfield s�ncrona y
me
> > he encontrado con alg�n problemilla. La red se construye a partir de los
> > siguientes patrones :
> >
> > (1 1 -1 -1 1), (1 1 1 1 -1) y (-1 -1 1 1 1)
> >
> > los patrones son ortogonales y la red no tiene problemas para
aprenderlos.
> > El problema se da cuando le presentamos un patr�n como por ejemplo :
> >
> > (1 1 -1 1 -1)
> >
> > en este caso la red se queda oscilando entre dos estados diferentes a
los
> > de equilibrio. Entonces me surgen varias dudas :
> >
> > � Por qu� sucede esto ? � no se supon�a que la red siempre converge a un
> > estado estable ?
> >
> > La verdad es que he estado leyendo varios libros y en ninguno viene la
> > explicaci�n concreta  a este fen�meno. Al final he llegado a la
conclusi�n
> > de que es porque una red de 5 neuronas no es capaz de aprender 3
patrones
> (
> > debido a la limitaci�n de tama�o de estas redes ), por lo que al
> > presentarle el patr�n la red es incapaz de alcanzar uno de los m�nimos
de
> > la funci�n de energ�a y se queda oscilando entre dos m�nimos locales.
> >
> > No se si algui�n sabe si estoy en lo cierto o me puede aclarar la
> verdadera
> > causa de este fen�meno. Estar�a agradecido si algui�n me expusiera su
> > opini�n al respecto, gracias.
> >
> > Saludos a todos.
> >
> >
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> >
> > Mart�n P�rez
> > Sun Certified Programmer for Java 2 Platform
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> > Mart�n P�rez
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