改进的稀疏分布存储器模型及其学习能力分析

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Kanerva的衡疏分布存储器模型(SDM),由于其读写规则采用外积法,因此限制了它的应用,本文对该模型进行改进,改变了原来的读写规则,保留其衡疏分布式存储的特点,得到一个与小脑模型(CMAC)相似的新模型,但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。
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