【摘 要】
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将单层查找感知器(SLLUP)中的RAM式神经元替换为稀疏RAM神经元,获得了一个基于稀疏RAM的逼近型N-tuple神经网络新模型.新模型不仅可以缓和原SLLUP的存储容量易于饱和的问题,
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将单层查找感知器(SLLUP)中的RAM式神经元替换为稀疏RAM神经元,获得了一个基于稀疏RAM的逼近型N-tuple神经网络新模型.新模型不仅可以缓和原SLLUP的存储容量易于饱和的问题,而且使网络的表示更灵活、更广泛,更重要的是使得N-tuple类型的网络直接处理大维数的样本、大样本集类的数据真正成为可能,而不需要二值化样本.实验证实所提模型的合理性和有效性.
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