【摘 要】
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提出一种新的基于小世界体系的结构自适应联想记忆模型。原始小世界网络捷径生成具有随机性,缺乏面向任务的确定性操作。针对此不足,借鉴复杂动态网络中和谐统一的混合择优模
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室合肥230009
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提出一种新的基于小世界体系的结构自适应联想记忆模型。原始小世界网络捷径生成具有随机性,缺乏面向任务的确定性操作。针对此不足,借鉴复杂动态网络中和谐统一的混合择优模型构建思想,考虑有限代谢能量资源限制条件下网络连接结构最优修剪原则,给出相应的理论推导。在此理论基础上,新模型打破了已有小世界体系联想记忆网络捷径随机生成的定式,可根据学习样本实际需求,有目的地选择捷径生成,构建样本自适应的网络结构。所构造出的新网络模型既具有一定的生物学基础,维持了网络结构的小世界体系,又能在网络资源受限条件下达到最优的联想记忆
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