形态学联想记忆在内隐学习中的应用

• 作者: 冯乃勤 王鲜芳 田勇 祝小静 秦利娟
• 来源期刊: 河南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 内隐学习 传统人工神经网络 形态学联想记忆网络 模拟
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 156-159
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3981字
• 语种: 中文

摘要

内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯乃勤	河南师范大学计算机信息与工程学院	48	422	11.0	19.0
2	秦利娟	河南师范大学计算机信息与工程学院	2	7	2.0	2.0
3	王鲜芳	河南师范大学计算机信息与工程学院	35	104	6.0	8.0
4	田勇	河南师范大学计算机信息与工程学院	4	13	3.0	3.0
5	祝小静	河南师范大学计算机信息与工程学院	1	4	1.0	1.0