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一种联想记忆模型及附加节点方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出一种新的联想记忆模型,这种模型可根据Perceptron算法进行学习。它是一种非对称的、互连的人工神经元网络。从理论上证明了在一定条件下这种网络能记忆样本的最少个数,能够使得所要记忆的样本都能成为神经元网络动力学系统的稳定吸引子。从心理学角度看,它与人记忆采些信息的方法很相近。为了能够使网络运行时可逃离非样本吸引子,回到样本吸引子,我们又提出了一种加深联想记忆的学习及相应的运行算法。为了使任意多个样本能够存储在一个网络里,我们提出一种附加节点方法,附加节点对应于模式的一种概念,这种方法也解决了模式分类中的线性不可分问题。最后给出了计算机模拟结果。 相似文献
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一种基于稀疏分布记忆模型的汉字联想记忆方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述了Kanerva的稀疏分布记忆模型,指出了它在用于汉字联想时的问题,同时提出了改进的模型,试验表明,这种改进模型使记忆容量和容错能力大大提高。 相似文献
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提出一种基于优化线性函数的神经网络联想记忆器,打破了将待识别模式作为网络起始点的常规,它能保证渐近稳定的平衡点集与样本点集相同,吸引域分布合理,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识模式,并且电路实现容易,对拒识模式有清楚的解释。理论分析和计算机模拟都表明本文的模型是理想的联想记忆器,还可降低对硬件的精度要求。 相似文献
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Hopfield 的联想记忆模型只能存贮正交模式。虽然出现了一些能存贮非正模式的修正模型,但有的是针对统计无关模式的,有的学习方法显得复杂[3]。本文提出一种利用离散 Hadamard 变换存贮统计相关模式的自联想记忆模型。通过对样本模式和键模式进行预处理,该模型对于统计相关的模式仍有较好的稳定性。与其它模型相比,我们提出的学习和检索方法简单。分析表明,该模型对于统计相关的模式仍有 n/2logn 的存贮容量。 相似文献
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基于结构学习和迭代自映射的自联想记忆模型 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的人工神经元网络连接结构是固定的,是对权值的学习.提出一种基于生理神经元特征的人工神经元模型,并在以此为单元构成的用于实现自联想记忆的神经网络上进行对结构的学习.学习算法以设定神经元的输入/输出感受野、调整突触和轴突末梢的连接、并行的自投影迭代为特征.给出了此网络模型的矩阵描述和实验结果. 相似文献
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本文给出了一种改进的神经元联想记忆模型及其在控制系统故障诊断中的应用。这种模型不要求输入的样本向量之间是正交的或近似正交的,而是对任意输入样本向量进行HADAMARD预处理,使得处理后的样本向量,与输出样本向量组成联想矩阵M,构成这种联想记忆模型。最后本文给出了一个简单的控制系统故障诊断的数值例子加以说明。 相似文献
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由于Kohonen模型对噪声极端敏感,Murakami提出一个利用带噪输入优化Kohonen模型的最小平方联想记忆模型(LSAM),大大降低原有模型噪声敏感性。但LSAM的性能依赖于预先给定的输入噪声方差,而这在实际应用中难以达到。本文所提出的一类指数式联想记忆模型,一方面解决了Murakami所遇到的上述问题,另一方面使原有模型的联想记忆能力得到极大的提高。因此可广泛地应用于模式识别等领域。 相似文献
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一种新型双向联想记忆神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新型双向联想记忆神经网络,此网络将两个相互关联的模式以模式对的形式存储在由N个连接构成的模式环中,记忆容量为22N数量级,完全消除了假模式对、能够全部或部分地回忆出与输入模式对具有最小Hamming距的被记忆的模式对,同时具有较高的记忆效率和可靠性。连接由“连接状态”和“禁止路径”组成,前者直接存储二进制模式对向量的分量,后者用于消除假模式;此神经网络具有正向联想、逆向联想和自联想方式,使得网络能更灵活有效地满足不同的回忆要求。 相似文献
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一种新的双向联想记忆的学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的用于双向联想记忆的学习算法,该算法利用了输入向量各元素之间的关联信息,在联想的过程中,动态地调整权值矩阵,增强了网络适应能力,利用了更多的已知信息,从而提高了网络的性能. 相似文献
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推广了Wang的多值指数双向联想记忆(multi-valued exponential bi-directional associative memory,简称MV-eBAM)模型,使其成为所提出的推广的多值指数双向联想记忆 (extended MV-eBAM,简称EMV-eBAM) 模型的一个特例.EMV-eBAM具有比前者更高的存储容量和纠错性能,因此利用这种性能,设计了一种基于联想记忆的新型图像压缩算法.该算法在无噪声情况下具有与矢量量化(vector quantization,简称VQ)算法相近的性能,而在双重(信道和图像)噪声环境下则具有显著的抑制效果.对比实验结果显示,在添加5%椒盐噪声下,该算法几乎能完全排除噪声干扰,而VQ则反而放大了噪声.该算法的另一个优点是,当在差错信道中传送时,可以获得比采用循环纠错码更强的纠错性能.因而,该算法具有较强的鲁棒性. 相似文献
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