联想记亿网络性能的比较研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第7-17页 |
| 1.1 智能信息处理与联想记忆概述 | 第7-8页 |
| 1.2 联想记忆的实现 | 第8-15页 |
| 1.3 论文研究意义 | 第15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 基于单层反馈网络的联想记忆模型 | 第17-23页 |
| 2.1 Hopfield神经网络结构 | 第17-18页 |
| 2.2 联想记忆神经网络的工作过程 | 第18页 |
| 2.3 外积法 | 第18-19页 |
| 2.4 伪逆法 | 第19页 |
| 2.5 LSSM算法 | 第19-20页 |
| 2.6 NDRAM算法 | 第20-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 联想记忆算法的理论分析 | 第23-28页 |
| 3.1 外积法 | 第23-24页 |
| 3.2 伪逆法 | 第24-25页 |
| 3.3 LSSM算法 | 第25-26页 |
| 3.4 NDRAM算法 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 联想记忆算法性能的实验比较 | 第28-35页 |
| 4.1 实验方法 | 第28-29页 |
| 4.2 记忆模式神经元状态对容量的影响 | 第29-30页 |
| 4.3 回忆错误率性能比较 | 第30-33页 |
| 4.4 NDRAM的样本顺序敏感性 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 脉冲神经网络用于联想记忆 | 第35-39页 |
| 5.1 脉冲神经元 | 第35-37页 |
| 5.2 学习算法 | 第37页 |
| 5.3 脉冲神经网络实现联想记忆 | 第37-38页 |
| 5.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 6 结论及展望 | 第39-40页 |
| 6.1 论文结论 | 第39页 |
| 6.2 论文展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第43页 |
