| 多种连接模型的忆阻神经网络学习 |
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| 引用本文： | 李传东,田园,陈玲,葛均辉.多种连接模型的忆阻神经网络学习[J].重庆大学学报(自然科学版),2014,37(6):10-16. |
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| 作者姓名： | 李传东 田园 陈玲 葛均辉 |
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| 作者单位： | 重庆大学 计算机学院，重庆 400044;重庆大学 计算机学院，重庆 400044;重庆大学 计算机学院，重庆 400044;重庆大学 计算机学院，重庆 400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61374078) |
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| 摘 要： | 忆阻器以其独特的非易失性、天然的记忆功能以及纳米级尺寸，在人工神经网络、信号处理和模式识别等方面展现了巨大的应用前景。采用了基于STDP学习规则的忆阻神经网络，运用了网络自适应突变以及网络拓扑结构变化的基因算法，其中包括隐藏层神经元个数，连接权重以及神经网络突触模型的变化。比较了基于HP线性忆阻器模型，非线性忆阻器模型以及阈值模型这3种不同忆阻器模型的忆阻神经网络，并提出了学习效果更好的混合型忆阻神经网络。
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| 关 键 词： | 忆阻器 突触可塑性 基因算法 拓扑变异 混合型忆阻神经网络 |
| 收稿时间： | 5/7/2014 12:00:00 AM |
Learning in memristive neural networks with various connection patterns |
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| LI Chuandong,TIAN Yuan,CHEN Ling and GE Junhui.Learning in memristive neural networks with various connection patterns[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2014,37(6):10-16. |
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| Authors: | LI Chuandong TIAN Yuan CHEN Ling and GE Junhui |
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