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  1. 一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆

  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:911360
    • 提供者:weixin_38711778