【摘 要】
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在Kanerva所提出的稀疏分布式记忆(SDM)或存贮模型的基础上,为实现对特定类问题的大维数输入空间的模式识别,如汉字识别,脸谱辩认等,根据问题的具体情况,诸如汉字的频率分布
【机 构】
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南京航空学院计算机系,南京航空学院计算机系,南京航空学院计算机系 南京 210016,南京 210016,南京 210016
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在Kanerva所提出的稀疏分布式记忆(SDM)或存贮模型的基础上,为实现对特定类问题的大维数输入空间的模式识别,如汉字识别,脸谱辩认等,根据问题的具体情况,诸如汉字的频率分布等,提出了一个面向问题的稀疏分布式记忆模型。改进后的模型更符合实际应用,其中的学习规则采用了指数型记忆规则,使模型具有更高的信噪比,存贮容量亦大大提高。计算机模拟表明了这一点。
On the basis of the sparse distributed memory (SDM) or storage model proposed by Kanerva, in order to realize the pattern recognition of large-dimension input space, such as Chinese character recognition, facial recognition, etc., according to the specific situation of the problem , Such as the frequency distribution of Chinese characters, a problem-oriented sparse distributed memory model is proposed. The improved model is more in line with the practical application. The learning rules of the model adopt exponential memory rules, which make the model have higher signal-to-noise ratio and greatly improve the storage capacity. Computer simulation shows this.
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