【摘 要】
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提出一种改进型HOPFIELD神经网络模型。通过对存贮模式进行互补扩展,消除了存贮模式中0和1个数不等问题。利用扩展模式互补性和由扩展模式所形成的连接权的镜象对称性,在不增
【机 构】
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淅江大学,淅江大学,淅江大学,淅江大学,
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提出一种改进型HOPFIELD神经网络模型。通过对存贮模式进行互补扩展,消除了存贮模式中0和1个数不等问题。利用扩展模式互补性和由扩展模式所形成的连接权的镜象对称性,在不增加神经元个数和连接权矩阵维数的情况下,提高了网络的存贮能力和容错能力。在此基础上设计了全正光学连接权矩阵,在单通道内实现了双极寻址,降低了光学系统的复杂性。
An improved HOPFIELD neural network model is proposed. By complementarily extending storage modes, the problem of unequal numbers of 0 and 1 in storage mode is eliminated. By utilizing the complementarity of extended mode and the mirror symmetry of connection weights formed by extended mode, the network storage capacity and fault tolerance can be improved without increasing the number of neurons and the weight of connection matrix. On this basis, the all-right optical connection weight matrix is designed to realize bipolar addressing within a single channel, reducing the complexity of the optical system.
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