| 反馈型自联想记忆神经网络 |
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| 引用本文： | 张媛媛,赵杰煜.反馈型自联想记忆神经网络[J].宁波大学学报(理工版),2004,17(3):274-278. |
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| 作者姓名： | 张媛媛 赵杰煜 |
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| 作者单位： | 宁波大学,信息科学与工程学院,浙江,宁波,315211 |
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| 基金项目： | 浙江省科技厅重点科研项目 (2 0 0 3C2 10 0 9)，宁波市科技攻关项目支持 |
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| 摘 要： | 自联想记忆神经网络具有类似于大脑的记忆和联想的特性．在Hopfield网络的理论基础上，提出了一种反馈型的自联想记忆神经网络．和Hopfield模型不同的是，这种神经网络增加了一个隐含层来扩大网络的存储容量，并采用局部相连的拓扑结构来代替全相连，从而减少了计算复杂度．在网络的学习过程中，各神经元之间的权值按照学习规则不断地进行调整，使回忆后的输出结果更加接近期望输出、
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| 关 键 词： | 反馈型自联想记忆神经网络 Hopfield模型 隐含层 局部相连 Boltzmann机 |
| 文章编号： | 1001-5132(2004)03-0274-05 |
| 修稿时间： | 2004年6月28日 |
Recurrent Associative Memory Network |
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| ZHANG Yuan-yuan,ZHAO Jie-yu.Recurrent Associative Memory Network[J].Journal of Ningbo University(Natural Science and Engineering Edition),2004,17(3):274-278. |
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| Authors: | ZHANG Yuan-yuan ZHAO Jie-yu |
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| Abstract: | The Associative memory network has the function of memory like human's brain. Based on the theory of the Hopfield Network, a new network model is presented, which is called Recurrent Associative Memory Network. Different from the Hopfield Model, it adds a hidden layer into the network that can enlarge the capacity of network. And the structure of this model takes the form of local-connection instead of full-connection in order to reduce the complexity of computation. During the course of learning patterns, the value of weight between neural cells has to adjust continually in order to make the output close to the expected pattern. |
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| Keywords: | Recurrent Associative Memory Network Hopfield Model hidden layer local-connection Boltzmann machine |
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