[发明专利]一种联想记忆神经网络

摘要

本发明涉及人工神经网络，是一种联想记忆神经网络，此网络实现了大存储容量、完全消除了假模式、具有多模式回忆能力，同时具有较高的记忆可靠性；希望记忆的模式被存储在网络的一组连接中，这些连接构成一个通过网络中所有神经元的单环回路；网络中处理和传递的信号为主要由神经元编号组成的序列，神经元执行一组处理这种序列的符号和逻辑运算；连接包括“连接状态”和“禁止路径”，前者用于存储信息，后者用于抑制网络中出现的假模式。

主权项

1.一种联想记忆神经网络，采用Hopfield网络拓扑结构，其特征在于神经元的状态包含多个状态分量，可表示为：si＝[si1，si2，…，siM]其中i＝1，2，…，N，N为网络中神经元的个数，si为神经元i的状态，sik∈{-1，0，1}，其中-1、1是sik的状态，sik＝0表示该分量的状态不确定，k＝1，2，…，M，M表示神经元状态所包含的状态分量个数，网络中的每个连接存储一个向量和一组禁止路径，可表示为：lij＝[qij，wij]其中lij是神经元i到神经元j的连接，$q_{\mathrm{ij}}=[q_{\mathrm{ij}}^1,q_{\mathrm{ij}}^2,···,q_{\mathrm{ij}}^M]$ 是存储在lij中的向量，$q_{\mathrm{ij}}^k\in \{-\mathrm{1,1}\},$ k＝1，2，…，M，$W_{\mathrm{ij}}=[w_{\mathrm{ij}}^1,w_{\mathrm{ij}}^2,···,w_{\mathrm{ij}}^{\xi }]$ 表示lij中存储了ζ条禁止路径，wijη表示其中的第η条禁止路径，qij＝0的连接为空连接，它是连接的初始状态，表示该连接还没有被用来存储向量，lij＝qij表示lij中没有存储禁止路径。