计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
9期
177-179
,共3页
多维联想记忆%神经网络%投影%库向量%图像回忆%图像矩阵
多維聯想記憶%神經網絡%投影%庫嚮量%圖像迴憶%圖像矩陣
다유련상기억%신경망락%투영%고향량%도상회억%도상구진
多维联想记忆神经网络在高噪声情况下图像回忆效果差.针对该问题,将图像矩阵垂直分成4个同型小矩阵,依次将4个小矩阵垂向聚合成一个新矩阵,以新矩阵的列向量作为库向量.数值实验结果表明,相比2个列向量构成的库向量,以4个列向量构成的库向量进行回忆的灰度图像更清晰且效率更高.
多維聯想記憶神經網絡在高譟聲情況下圖像迴憶效果差.針對該問題,將圖像矩陣垂直分成4箇同型小矩陣,依次將4箇小矩陣垂嚮聚閤成一箇新矩陣,以新矩陣的列嚮量作為庫嚮量.數值實驗結果錶明,相比2箇列嚮量構成的庫嚮量,以4箇列嚮量構成的庫嚮量進行迴憶的灰度圖像更清晰且效率更高.
다유련상기억신경망락재고조성정황하도상회억효과차.침대해문제,장도상구진수직분성4개동형소구진,의차장4개소구진수향취합성일개신구진,이신구진적렬향량작위고향량.수치실험결과표명,상비2개렬향량구성적고향량,이4개렬향량구성적고향량진행회억적회도도상경청석차효솔경고.
