基于小世界体系的指数自联想记忆模型研究

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全互连结构是大多数神经联想记忆模型采用的连接方式.然而,无论从神经生物学的观点还是从硬件实现角度出发,在确保局部连接占主体地位的情况下,最小化神经元间的连接长度是合乎逻辑的.由Watts和Strogatz提出的小世界体系(SWA)为解决这一问题提供了一条有趣途径.借鉴这一具有一定神经生物学特点的小世界体系,构建出一个基于小世界体系的指数自联想记忆模型(SWEAM),其在结构上更接近人脑的生物学特性,同时在存储容量和抗噪声性能上优于现有的同类联想记忆模型.因采用了SWA,SWEAM在工艺实现上也更容易.
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