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自联想记忆神经网络具有类似于大脑的记忆和联想的特性.在Hopfield网络的理论基础上,提出了一种反馈型的自联想记忆神经网络.和Hopfield模型不同的是,这种神经网络增加了一个隐含层来扩大网络的存储容量,并采用局部相连的拓扑结构来代替全相连,从而减少了计算复杂度.在网络的学习过程中,各神经元之间的权值按照学习规则不断地进行调整,使回忆后的输出结果更加接近期望输出.