Практическое применение q-нарный моделей Поттса осложняется высокими требованиями к оперативной памяти (необходимо 32Nq бит, где N-число нейронов, q-число состояний нейрона).В работе исследуется модифицированная модель Поттса с бинаризованными синаптическими коэффициентами. Процедура бинаризации позволяет в 32 раза уменьшить размер требуемой оперативной памяти ( Nq бит) и более чем в q раз ускорить алгоритм. Ожидалось, что бинаризация приведет к ухудшению распознающих характеристик. Однако анализ показал неожиданные результаты: процедура бинаризации приводит к увеличению объема нейросетевой памяти в 2 раза. Полученные результаты согласуются с проведенными экспериментами.
