基于树形奇偶机的神经网络同步新学习规则

？针对神经密码同步速度慢的问题，基于树形奇偶机(tpm)，提出修改权值的新规则，在同步过程中设置队列用来记录每次通信的结果，实时估计两个互相通信的树形奇偶机的同步程度，并根据估计的结果决定权值修改幅度，在同步程度较低时适当增大权值修改量，在同步程度较高时适当减小权值修改量。仿真实验结果表明，应用新学习规则后同步效率提高了80%以上，同时与几种经典学习规则相比，计算开销更小，安全性得到进一步提高。