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Method and structure for a neural associative memory based on optimal Bayesian learning

机译:基于最优贝叶斯学习的神经联想记忆的方法和结构

摘要

This invention is in the field of machine learning and neural associative memory. In particular the invention discloses a neural associative memory structure for storing and maintaining associations between memory address patterns and memory content patterns using a neural network, as well as methods for storing and retrieving such associations. Bayesian learning is applied to achieve non-linear learning.
机译:本发明属于机器学习和神经联想记忆的领域。特别地,本发明公开了一种用于使用神经网络在存储器地址模式和存储器内容模式之间存储和维护关联的神经关联存储器结构,以及用于存储和检索这种关联的方法。应用贝叶斯学习来实现非线性学习。

著录项

  • 公开/公告号EP2259215B1

    专利类型

  • 公开/公告日2016-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HONDA RES INST EUROPE GMBH;

    申请/专利号EP20090175410

  • 发明设计人 KNOBLAUCH ANDREAS;

    申请日2009-11-09

  • 分类号G06N7/00;G06N3/04;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-21 14:53:05

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