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题名一种基于MRⅡ算法的三层二值双向联想记忆网络
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作者
徐彦
熊迎军
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机构
南京农业大学信息科学技术学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第2期374-380,共7页
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基金
国家自然科学基金(61403205)
中央高校基本科研业务费专项资金(KJQN201549)
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文摘
传统的两层二值双向联想记忆(BAM)网络因其结构的限制存在着存储容量有限、区分小差别模式和存储非正交模式能力不足的缺陷,结构上将其扩展至三层网络是一个有效的解决思路,但是三层二值BAM网络的学习是一个难题,而三层连续型BAM网络又存在处理二值问题不方便的问题。为了解决这些问题,提出一种三层结构的二值双向联想记忆网络,创新之处是采用了二值多层前向网络的MRⅡ算法实现了三层二值BAM网络的学习。实验结果表明,基于MRⅡ算法的三层二值BAM网络极大地提高了网络的存储容量和模式区分能力,同时保留了二值网络特定的优势,具有较高的理论与实用价值。
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关键词
三层二值双向联想记忆网络
双向联想记忆网络
模式存储
二值神经网络
MRⅡ算法
最小扰动原则
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Keywords
three-layer binary bidirectional associative memory network
bidirectional associative memory
pattern storage
binary neural network
MR Ⅱ learning algorithm
minimal disturbance principle
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名带有增强和变换因子的三层结构双向联想记忆神经网络
被引量：1
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作者
黄文龙
张殿治
雷洪利
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机构
空军工程大学工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期264-267,共4页
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文摘
提出了一种带有增强和变换因子的三层结构的双向联想记忆神经网络。介绍了增强和变换因子的巧妙选取方法,此方法可使网络很好地适用于相关度很高的样本。但是网络容量的增加往往伴随着寄生稳态点的增加,为避免这种情况,在网络中引入三层结构,这种新的双向联想记忆神经网络能够确保任意相关的样本达到完美的双向联想记忆。仿真实验证明了该方法的优越性。
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关键词
双向联想记忆神经网络
三层结构
增强因子
变换因子
训练样本
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Keywords
bidirectional associative memeories
translation
neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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