【摘 要】
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该文的主要研究方向是多状态联想记忆网络学习算法问题,着重研究了存储模型的吸引域,求解到了多状态存储模型的球状域,并设计了一种基于球状吸引域的学习算法.文章首先介绍了
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该文的主要研究方向是多状态联想记忆网络学习算法问题,着重研究了存储模型的吸引域,求解到了多状态存储模型的球状域,并设计了一种基于球状吸引域的学习算法.文章首先介绍了联想记忆网络的基本原理和设计问题及要求,然后概述了人工神经网络系统基本结构,着重介绍了一种反馈网络-Hopfield网络.文章先介绍了Hopfield网络的特性,再给出了它的一种推广模型-Q状态Hopfield模型.文章的第三章着重介绍了作者从理论上所推导的结果,叙述了一种新的学习算法.然后,我们简单的介绍了多状态的神经子模型所用到的学习算法.该文将这些算法和作者所得的理论结果结合,提出了一种新的学习算法.接下来,我们给出了具体的新算法的数值实验结果.最后,我们简单的概述了Q状态神经子模型的研究现状及其存在的问题,讨论了它的发展局限性和进一步发展的方向.
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