具有非线性映射能力的ram式联想存贮器*

本文提出一种具有非线性映射能力的ram式联想存贮器(ram—am)，通过将二值输入模式分解成若干个子模式，并作为ram的寻址地址，来训练该联想存贮器．存贮编码采用相关矩阵方法，此am作为异联想存贮器能成功地回忆，如xor、高阶奇偶校验一类高阶非线性问题，说明了映射能力对于模式划分行为的依赖性．最后从理论上证明了所提模型的信噪比大大高于hopfield模型的信噪比及在大量神经元存在下的可实现性，实验例子证实了这种模型的可行性．