| 稀疏RAM式联想存储器 |
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| 引用本文： | 高航,陈松灿.稀疏RAM式联想存储器[J].南京航空航天大学学报,1996,28(6):796-799. |
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| 作者姓名： | 高航 陈松灿 |
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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!南京，210016，南京航空航天大学计算机科学与工程系!南京，210016 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 在RAM式联想存储器(RAM-AM)基础上,借助Kanerva的稀疏分布存储思想,提出了稀疏RAM联想存储器模型(SRAM-AM),分析了该模型的信噪比特性,通过适当地选取其中的一些关键参数,可使SRAM-AM的性能大大高于RAM-AM.最后在汉字识别应用中验证了模型的可行性,同时大大降低了硬件实现的开销.
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| 关 键 词： | 相联存储器 神经网络 随机存取存储器 稀疏分布○235 |
Associative Memories Implemented with Sparse RAM |
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| Gao Hang Chen Songcan.Associative Memories Implemented with Sparse RAM[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,1996,28(6):796-799. |
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| Authors: | Gao Hang Chen Songcan |
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| Abstract: | Based on the RAM associative memories (RAM-AM) and the idea of Kanerva'ssparse distributed memories (SDM), sparse RAM associative memories (SRAM-AM) are pro-posed, and its RSN performances analyzed under some properly chosen parameters. The analy-sis shows that the application in Chinese character recognition verifies the effectiveness of theproposed model. In addition, the cost of hardware implementation for SRAM-AM is greatlyreduced. |
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| Keywords: | associative memories neural networksi RAM sparse distribution |
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