稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶及其復雜網(wǎng)絡實現(xiàn).pdf

1、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡模擬人腦信息存儲及回憶機制，具有對含噪及不完全信息的魯棒處理能力，因而在人工智能、模式識別等領域獲得了廣泛的研究與應用。復雜網(wǎng)絡關注系統(tǒng)結構與功能之間的關系，是近年來研究復雜系統(tǒng)的新視角、新方法。模擬大腦神經(jīng)學習機理的聯(lián)想記憶模型其本質(zhì)表現(xiàn)為一種復雜的非線性動力學系統(tǒng)，同時，生物腦神經(jīng)系統(tǒng)中普適存在著復雜網(wǎng)絡中典型的小世界效應和無標度特性。因此，從復雜網(wǎng)絡角度出發(fā)，研究稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶模型實現(xiàn)就成為了一種新穎的思路。

2、 本文借鑒復雜網(wǎng)絡研究結構與功能關系新思想，從網(wǎng)絡體系結構角度出發(fā)，深入而系統(tǒng)地從理論分析和應用實例兩方面進行交替互補研究，著重探討了神經(jīng)元間稀疏互聯(lián)方式對于網(wǎng)絡聯(lián)想記憶性能的影響，并構建了相應的復雜網(wǎng)絡體系結構下的稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶模型。 論文的主要工作及創(chuàng)新點包括： (1)綜述了聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡相關研究工作，指出其在生物學建模的合理性及硬件實現(xiàn)時存在的問題，分析了采用復雜網(wǎng)絡思想研究稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶的可行性，提出了從網(wǎng)

3、絡體系結構角度出發(fā)，從神經(jīng)元稀疏互聯(lián)方式入手，借鑒復雜網(wǎng)絡研究思想和生物神經(jīng)系統(tǒng)中普遍存在的復雜網(wǎng)絡性質(zhì)，展開對稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶模型理論及應用兩方面進行研究的新的思路和方法。 (2)借鑒復雜網(wǎng)絡研究背景及生物神經(jīng)系統(tǒng)本身所具有的廣泛稀疏連接的內(nèi)在特點，研究了一類廣義稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡的實現(xiàn)。它可以將現(xiàn)有的各種基于復雜網(wǎng)絡結構體系的稀疏互聯(lián)聯(lián)想記憶模型整合入一個統(tǒng)一的框架中，以概率統(tǒng)計分析為手段，研究了具有任意連通度的稀疏互聯(lián)聯(lián)

4、想記憶網(wǎng)絡的動力學演化行為。 (3)鑒于大腦皮層神經(jīng)元突觸連接中有限的代謝能量資源限制，使用信噪比分析方法，研究了傳統(tǒng)全互聯(lián)Hopfield網(wǎng)絡基礎上，有限連接代價限制條件下，網(wǎng)絡最優(yōu)稀疏互聯(lián)結構的確定原則，以期在降低網(wǎng)絡連接成本的同時，最大限度的維持網(wǎng)絡性能。 (4)研究了復雜網(wǎng)絡小世界體系下的聯(lián)想記憶實現(xiàn)問題，針對原始小世界網(wǎng)絡捷徑生成具有隨機性，缺乏面向任務的確定性操作的缺陷，借鑒復雜動態(tài)網(wǎng)絡中和諧統(tǒng)一的混合擇優(yōu)模

5、型構建思想，考慮有限連接代價限制條件下網(wǎng)絡結構最優(yōu)稀疏原則引導的捷徑生成方式，提出了一種新的小世界體系結構自適應聯(lián)想記憶模型。新模型可根據(jù)學習任務的實際需求，有目的的選擇捷徑生成，構建任務自適應的網(wǎng)絡結構，有效的實現(xiàn)了聯(lián)想記憶。 (5)模擬人腦功能區(qū)核磁共振成像所揭示的無標度特性，考慮神經(jīng)元突觸動態(tài)生成時融入復雜網(wǎng)絡無標度模型形成中的“馬太效應”，提出了一種結構動態(tài)擇優(yōu)的無標度聯(lián)想記憶模型。該模型根據(jù)有限連接代價限制條件下網(wǎng)絡互