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title: "Optimal Hebbian Learning Rules and the Role of Assymetry • CBPF Index"
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**Nota de Física****Publicado**

# **Optimal Hebbian Learning Rules and the Role of Assymetry**

**D. A. Stariolo; C. Tsallis**

1992

[**Baixar PDF **0,4 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbb666/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:apub@cbpf.br?subject=Optimal%20Hebbian%20Learning%20Rules%20and%20the%20Role%20of%20Assymetry)

## **Dados da publicação**

<dl>

<dt>Autores</dt>
<dd>D. A. Stariolo; C. Tsallis</dd>

<dt>Tipo</dt>
<dd>Nota de Física</dd>

<dt>Status</dt>
<dd>Publicado</dd>

<dt>Data de publicação</dt>
<dd>1992</dd>

<dt>Descrição</dt>
<dd>We study the storage properties associated with generalized Hebbian learning rules which present four free parameters that allow for asymmetry. We also introduce two extra parameters in the post-synaptic potentials in order to further improve the critical capacity. Using signal-to-noise analysis, as well as computer simulations on an analog network, we discuss the performance of the rules for arbitrarily biased patterns and find that the critical storage capacity &lt;math&gt;\alpha_c\,\!&lt;/math&gt; becomes maximal for a particular symmetric rule ( &lt;math&gt;\alpha_c\,\!&lt;/math&gt; diverges in the sparce coding limit). Departures from symmetry decrease &lt;math&gt;\alpha_c\,\!&lt;/math&gt; but can increase the robustness of the model.</dd>

<dt>Ano</dt>
<dd>1992</dd>

<dt>Número</dt>
<dd>CBPF-NF-038/92</dd>

<dt>Vínculo com tese</dt>
<dd>Não</dd>

<dt>Vínculo com bolsa</dt>
<dd>Não</dd>

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