Векторно-нейронные модели ассоциативной памяти

Рассматриваются две модели ассоциативной памяти Хопфилдова типа с $q$-нарными нейронами: Поттс-стекольная нейросеть и параметрическая нейронная сеть. Нейроны могут находиться в $q\ge2$ различных состояниях. Модели имеют рекордные показатели по объему памяти и помехоустойчивости и значительно превосходят модель Хопфилда. Развивается векторный формализм, позволяющий описать обе модели в едином подходе. Объясняются механизмы, приводящие к большому объему нейросетевой памяти и высокой помехоустойчивости.