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提出了一个用以处理人工神经网络多状态问题的向量玻尔兹曼机模型，由ｍ个二值状态有序的子神经元组成的向量神经元，可以用来描述一个单元上２＾ｍ个不同状态，研究了这一类向量二值网络的结构以及它类似于普通玻尔兹曼机的演化规则，结果表明，由子神经元组成的每个子网络都是通常的玻尔兹曼机，向量玻尔兹曼机是由这些子网络耦合而成的，这个模型不仅能够大大降低处理多状态问题时网络的规模，而且可以将普通玻尔兹曼机的渐近性质