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Associative Chaotic Neural Network via Exponential Decay Spatio-temporal Effect

机译:通过指数衰减时空效应的关联混沌神经网络

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摘要

In this paper, we propose a novel associative chaotic neural network (NACNN) via exponential decay effect. We replace historic spatio-temporal effect on neural network with new exponential decay parameters, which is more close to the facts. As we know, historic effect on our memory always decreases at exponential level with the time increasing. The proposed model can realize one-to-many associations perfectly. The effectiveness of our scheme is illustrated by a series of computer simulations.
机译:在本文中,我们通过指数衰减效应提出了一种新颖的联想混沌神经网络(NACNN)。我们用新的指数衰减参数取代了神经网络的历史时空效果,这更接近了事实。正如我们所知,对我们记忆的历史影响总是随着时间的推移而减少。所提出的模型可以完全实现一对多关联。我们的方案的有效性由一系列计算机模拟说明。

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