求解稠密联想记忆自由能泛函

Sumedha 与 Abhishek Singh 在一篇 arXiv 论文中用大偏差理论推导出一类联想记忆模型（包括稠密联想记忆）自由能泛函的一般表达式，并复现了 Hopfield 模型的经典结果。 针对有限模式数，论文推导了具有多项式相互作用和 Log-Sum-Exponential（LSE）激活函数的稠密联想记忆随温度变化的自由能泛函，并给出 LSE 模型的精确无错阈值。论文称该框架还揭示了高阶稠密网络中记忆检索对初始状态的依赖。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。