具有非线性突触联接和适应性的人工神经元电路模型

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基于匹配神经细胞突触、胞体和轴突的电神经生理特性,本文提出了一种接近真实神经细胞输入-输出关系和强度-时间曲线的,且具有非线性突触联接和适应性的非线性压控电阻电路模型,并分析了它的一些基本特性。结果表明,该模型比现存的神经网络更接近真实神经计算原理。由这一模型组成的胜者为王(WTA—Winner-Takes-All)网络能够比模拟网络更有效地检测出最大输出,并引入了强度竞争和时间竞争两个新概念。
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