| 关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论 |
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| 引用本文： | 陈松灿 杨国庆. 关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论[J]. 南京航空航天大学学报, 1994, 26(6): 822-826 |
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| 作者姓名： | 陈松灿 杨国庆 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机科学与工程系 |
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| 摘 要： | ![]()
Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。
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| 关 键 词： | 联想记忆 神经网络 稀疏分布存贮 连接权阵 |
Discussion on Connected Weight Matrix A in SDM |
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| Chen Songcan, Yang Guoqing. Discussion on Connected Weight Matrix A in SDM[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, 1994, 26(6): 822-826 |
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| Authors: | Chen Songcan Yang Guoqing |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | associative memories neural networks sparse distributed memory signal-tonoise ratio connected weight matrix |
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