一种基于外积法的多层动态联想神经网络学习算法

摘要：

多层动态联想神经网络是既有反馈又有跨连接的任意结构,这种结构存在其客观必要性,于是决定了对其突触权值训练算法研究的必要性.首先,本文从物理模型上分析了多层动态联想神经网络与双层联想记忆神经网络的区别与相似之处.最后,从数学上证明了本基于外积法的多层动态联想神经网络学习算法的稳定性.本算法的仿真实验效果良好,它解决了多层动态联想神经网络工程实现和理论研究的一个基础性问题.

关键词： 多层动态联想神经 外积法 双向联想存储器 突触权值 Lyapunov函数 网络学习

作者: 蒲亦非 廖科 周激流

作者单位: 四川大学电子信息学院,四川,成都,610064

会议类型: 国内会议

会议名称: 首届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 335-340

在线出版日期: 2004-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）