【联想记忆神经网络理论的研究】张百灵.pdf

致谢本文从选题到完成自始至终都是在我的导师徐秉铮教授的悉心指导下完成的。先生以他对国际上前沿科学发展的敏锐目光,不仅促进和推动了象神经网络这样重大的课题在国内的研究和发展,更是热情地鼓励和支持他的学生们在新的学科领域的探索.他渊博的学识,严谨的治学态度,深深地影响和教育了包括作者在内的每一个学生。另外,先生在学术上为我们创造的宽松、自由的研究气氛,在生活上对我们无微不至的关怀,也是学生终生难忘的.根据华南理工大学和香港中文大学联合培养博士研究生计划,作者有幸在博士论文工作期间赴香港中文大学讯息工程系进行为期十四个半月的学习和研究。

755利用匹配滤波器实现的修正的双向联想记忆(MBAM55 BAM的稳定性与吸引性分析第五章新的育散型双向联想记忆模型的设计 55,3仿真结果,3基于赢者取全原理的异联想记忆模型第六章连续型双向联想记忆模型的分析与综合 6,2连续BAM平衡态的局部渐近稳定性 6,3连续BAM和连续Hopfield模型的统 64连读BAM的综合附录作者自一九八九年以来已发表和待发表的论文 55引 5 §5 61引言

第一章绪论在许多任务上,人类的大脑是比数字计算机优越的。视觉信息处理就是一个很好的例子,和运行于最快速的超级计算机上的最先进的AI系统相比,一它是韧性的、容错的。大脑中的神经细胞每天都有死亡却不影响大脑的它是灵活的,可以通过“学习”而适应于新的环境—而不必用Pascal 计算机只在那些主要基于简单算术运算的任务中比人脑优越！这是研究神经计算的真正动机。直至现在,以冯诺以曼引入的基于一种程序化指令序列的计算系统几乎是所有机器计算的基础,与此相比,神经计算则是一种不同的计算系统,它并不强调在细节问题上都有生物学的真实性,而只是从神经科学的知识中得到启示。