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多种连接模型的忆阻神经网络学习
1
作者
李传东
田园
+1 位作者
陈玲
葛均辉
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期10-16,24,共8页
忆阻器以其独特的非易失性、天然的记忆功能以及纳米级尺寸,在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法,其中包括隐...
忆阻器以其独特的非易失性、天然的记忆功能以及纳米级尺寸,在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法,其中包括隐藏层神经元个数,连接权重以及神经网络突触模型的变化。比较了基于HP线性忆阻器模型,非线性忆阻器模型以及阈值模型这3种不同忆阻器模型的忆阻神经网络,并提出了学习效果更好的混合型忆阻神经网络。
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关键词
忆
阻
器
突触可塑性
基因算法
拓扑变异
混合型忆阻神经网络
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职称材料
题名
多种连接模型的忆阻神经网络学习
1
作者
李传东
田园
陈玲
葛均辉
机构
重庆大学计算机学院
出处
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期10-16,24,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61374078)
文摘
忆阻器以其独特的非易失性、天然的记忆功能以及纳米级尺寸,在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法,其中包括隐藏层神经元个数,连接权重以及神经网络突触模型的变化。比较了基于HP线性忆阻器模型,非线性忆阻器模型以及阈值模型这3种不同忆阻器模型的忆阻神经网络,并提出了学习效果更好的混合型忆阻神经网络。
关键词
忆
阻
器
突触可塑性
基因算法
拓扑变异
混合型忆阻神经网络
Keywords
memristors
spiking timing dependent plasticity (STDP)
genetic algorithms (GA)
variableitopologies
hybrid memrisitive neural network
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多种连接模型的忆阻神经网络学习
李传东
田园
陈玲
葛均辉
《重庆大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
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