一种非线性可自学习的联想记忆神经网络

摘要

本文在生物神经突触特性的基础上，提出了非线性神经突触神经元的概念，并以此为根据构造了一种可自学习的联想记忆神经网络模型。这种模型可以按照Hebb规则进行学习，学习机制由网络本身完成。在此模型中，由于非线性权重的引入，使此神经网络模型能以简单的结构实现网络的自学习功能。文中对网络的记忆容量和此种网络在以特定的学习方式学习后与Hopfield网络的等效性方面进行了讨论。试验表明，此种网络模型结构是有效的。