Высокосимметричные нейронные сети хопфилдова типа

Изучается множество неподвижных точек нейронной сети хопфилдова типа, матрица связей которой строится по правилу Хебба из высокосимметричного набора исходных образов (memorized patterns). Зависящие от внешнего параметра исходные образы трактуются как искаженные экземпляры вектора-эталона, которому хотели обучить сеть. Удается аналитически описать зависимость множества неподвижных точек сети от величины параметра искажения. Полученные результаты интерпретируются в терминах нейронных сетей и модели Изинга.