Numerical analysis of a neural network with hierarchically organized patterns

Abstract
A numerical analysis of the retrieval behavior of an associative memory model where the memorized patterns are stored hierarchically is performed. It is found that the model is able to categorize errors. For a finite number of categories these are retrieved correctly even when the stored patterns are not. Instead when they are allowed to increase with the number of neurons their retrieval quality deteriorates above a critical category capacity.

Résumé
Nous étudions numériquement les capacités de mémoire d'un modèle de mémoire associative où les structures mémorisées sont organisées hiérarchiquement. Nous trouvons que le modèle est capable de reconnaître les classes de structures. Pour un nombre fini de classes, les catégories sont retrouvées correctement, même quand les structures mémorisées ne le sont pas. Par contre, quand le nombre de classes augmente comme le nombre de mémoires, la qualité de la mémorisation se détériore au-dessus d'un seuil critique.