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本文研究了基于小世界结构的神经网络中的联想记忆模型。网络恢复存储模式的行为其实是无序参数为一有限值时的相位变化。越是规则的网络越是难以恢复记忆模式,且容易变成混合状态。另外,在无序参数的值适中时,对于一定数量的存储模式,最终得到恢复的效果可以达到最大。
小世界神经网络中的联想记忆研究
【摘 要】
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本文研究了基于小世界结构的神经网络中的联想记忆模型。网络恢复存储模式的行为其实是无序参数为一有限值时的相位变化。越是规则的网络越是难以恢复记忆模式,且容易变成混
【机 构】
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上海交通大学工程力学系,上海交通大学工程力学系200336上海,200336上海
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年7期
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