【摘 要】
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现实性神经网络是相对人工神经网络而言的 ,它与人工神经网络相比 ,更接近真实的生物神经网络。大脑学习与记忆的功能及特点 ,一直是许多学科研究的热门话题。建立一个关于大
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现实性神经网络是相对人工神经网络而言的 ,它与人工神经网络相比 ,更接近真实的生物神经网络。大脑学习与记忆的功能及特点 ,一直是许多学科研究的热门话题。建立一个关于大脑学习与记忆的现实性神经网络模型 ,将为研究大脑学习与记忆的功能、特点提供十分有用的工具 ,并有助于进一步理解大脑高级功能的机制。针对大脑学习与记忆具有的特点 ,着重考虑了 3个方面的问题 :1)如何使模型既具有稳定性又具有可塑性 ;2 )如何使模型的学习与记忆具有条件性 ;3)如何使模型学习与记忆具有一定随机性。通过数学分析及模拟实验表明 ,模型能较好地反映大脑学习与记忆的主要特点。如神经联系的条件性 (强化则巩固 ,不强化则衰减 ) ,大脑活动的随机性等 ,并简略地反映了DNA -RNA -Protein系统对记忆的意义。
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