Neural networks with many-neuron interactions

The static and dynamical properties of neural networks having many-neuron interactions are studied analytically and numerically. The storage capacity of such networks is found to be unchanged from that of the more widely studied case of two-neuron interactions implying that these networks store information no more efficiently. The size of the basins of attraction in the many-neuron case is calculated exactly from a solution of the network dynamics at full connectivity and reveals that networks with many-neuron interactions are better at pattern discrimination than the simpler networks with only two-neuron interactions.Les propriétés statiques et dynamiques de réseaux neuronaux avec interactions entre plusieurs neurones sont étudiées analytiquement et numériquement. La capacité de stockage de ces réseaux est la même que celle des réseaux avec interactions entre paires de neurones, ce qui implique que ces réseaux ne stockent pas l'information de manière plus efficace. La taille des bassins d'attractions est calculée exactement à partir d'une solution de la dynamique du réseau totalement connecté. Ceci montre que les réseaux avec interactions entre plus de deux neurones sont plus efficaces pour la reconnaissance des patterns que les réseaux avec interactions entre paires de neurones