基于离散递归神经网络的广义双极自缔合记忆模型

本文提出了一种基于离散递归神经网络的联想记忆设计方法,可以准确地记住网络的外部输入。 在该方法中,提出了一种用于双极自动联想记忆的通用模型,并建立了网络的指数稳定准则。 该模型具有通用性,它考虑了时间延迟并引入了可调节的斜率激活函数,并且可以以自动关联的方式稳健地调用存储的外部输入模式。 实验验证表明,所提出的方法比其他现有方法更有效,更通用。