反馈型自联想记忆神经网络

• 作者: 张媛媛 赵杰煜
• 来源期刊: 宁波大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 反馈型自联想记忆神经网络 Hopfield模型 隐含层 局部相连 Boltzmann机
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 274-278
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5132.2004.03.007

摘要

自联想记忆神经网络具有类似于大脑的记忆和联想的特性.在Hopfield网络的理论基础上,提出了一种反馈型的自联想记忆神经网络.和Hopfield模型不同的是,这种神经网络增加了一个隐含层来扩大网络的存储容量,并采用局部相连的拓扑结构来代替全相连,从而减少了计算复杂度.在网络的学习过程中,各神经元之间的权值按照学习规则不断地进行调整,使回忆后的输出结果更加接近期望输出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰煜	宁波大学信息科学与工程学院	82	637	14.0	21.0
2	张媛媛	宁波大学信息科学与工程学院	39	188	8.0	12.0