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改进的稀疏分布存储器模型及其学习能力分析 被引量：2
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作者 彭宏京 陈松灿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期774-776,共3页
Kanerva的稀疏分布存储器模型 (SDM) ,由于其读写规则采用外积法 ,因此限制了它的应用 .本文对该模型进行改进 ,改变了原来的读写规则 ,保留其稀疏分布式存储的特点 ,得到一个与小脑模型 (CMAC)相似的新模型 ,但它不存在分块效应、不需... Kanerva的稀疏分布存储器模型 (SDM) ,由于其读写规则采用外积法 ,因此限制了它的应用 .本文对该模型进行改进 ,改变了原来的读写规则 ,保留其稀疏分布式存储的特点 ,得到一个与小脑模型 (CMAC)相似的新模型 ,但它不存在分块效应、不需要HASHING技术 . 展开更多
关键词 稀疏分布存储器模型 学习能力分析 非线性映射 计算机
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