大偏差理论求解稠密联想记忆自由能泛函

Sumedha 与 Abhishek Singh 发表论文，用大偏差理论求解并给出包括稠密联想记忆在内一大类联想记忆的自由能泛函通用表达式。 针对有限模式数，两人推导出具有多项式交互和 Log-Sum-Exponential（LSE）激活的稠密联想记忆的温度相关自由能泛函，并在广延极限下得到无序平均基态能量景观。作者以 Hopfield 模型复现经典结果作为方法验证。 该框架揭示高阶稠密网络中记忆检索如何依赖初始状态，并给出 LSE 模型的精确无误阈值。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。