Spin glass model for a neural network : associative memories stored with unequal weights

Abstract
A long range Spin Glass model is considered in order to study a neural network in which a finite number p of random patterns has been stored or memorised, each with unequal weight. This is done in order to reflect different degrees of training. The stability of these memories is studied and the possible existence of spurius stable states is investigated.

Résumé
Nous considérons un modèle de verre de spin avec interactions à longue portée de façon à étudier un réseau de neurones dans lequel un nombre fini p d'images aléatoires a été enregistré, chacune avec un point différent. Notre but est de prendre en compte différents degrés d'apprentissage. Nous étudions la stabilité de ces mémoires et l'existence possible d'états stables spurieux.