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一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆
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文件大小: 890kb
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上传时间: 2021-03-23
详细说明:递归神经网络是一种非线性动力系统, 被广泛应用在联想记忆. 递归神经网络的激活函数是典型的分段线性函数, 其硬件实现繁琐. 忆阻器是非线性的动态纳米级器件, 将其用于神经网络, 可以实现低功耗、易扩展的忆阻激活函数电路. 本文利用忆阻器磁通量和电荷之间的关系特性, 提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经网络, 并将其应用到联想记忆中. 首先, 利用忆阻器设计出二值、三值忆阻激活函数, 为递归神经网络集成电路的实现提供了有效的方法. 其次, 加入矩阵转移函.数, 提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经网络模型. 最后, 实现了二值、三值静态图像的自联想记忆和异联想记忆, 并且通过仿真实现了字母图像中的字母移动, 因而实现动态图像的联想记忆. 该研究能简化递归神经网络集成电路, 并且为实现记忆视频运动提供新的有效途径.
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