基于稀疏RAM的N—tuple神经网络模型

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1.引言N-tuple结构首先由Bledsoe & Browing(1959)提出[1],并由英国帝国理工学院的Alexsander教授等人通过用RAM式神经元代替常规的神经元,利用N元(N-tuple)分解技术和可扩展的并行体系结构设计并实现了一个单层自适应模式识别系统(WISARD)[2],使其具有大规模并行分布处理能力,以及通用性和自适应性.适合于大维数输入模式和大样本集类识别问题,并在工业零件和人脸识别方面获得了成功的应用.该系统的学习是通过样本的一次提交完成的,因此速度快,识别具有实时性且对已学
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