5、人工神经网络与联想记忆的自动设计

人工神经网络与联想记忆的自动设计

在当今的机器学习和模式识别领域，人工神经网络（ANNs）和联想记忆（AMs）是解决模式分类和模式恢复问题的重要工具。本文将详细介绍如何利用生物启发和进化编程技术实现ANNs和AMs的自动设计，并展示相关实验结果。

1. 引言

模式识别是机器视觉中的核心问题。为了使机器能够与环境高效交互，必须正确解决模式识别问题。其中，基于人工神经网络的方法是最流行的方法之一，它通过组合多个小型处理器来实现模式的分类或恢复。而联想记忆则是ANNs的特殊情况，在某些问题上具有独特优势。

2. 人工神经网络与联想记忆的概述

2.1 人工神经网络（ANNs）

ANNs是由高度互连的处理单元（节点）组成的集合，其功能类似于生物神经元。每个节点的功能由以下两个方程描述：
[
a = \sum_{i = 1}^{n} w_{i}x_{i}
]
[
y_{j} = f(a)
]
其中，(x_{i}) 是输入，(w_{i}) 是突触权重，(f(a)) 是输出函数，通常为非线性函数。ANNs的功能由其架构、权重和传递函数三个要素决定。

2.2 联想记忆（AMs）

AMs是一种用于关联不同空间模式的映射。对于给定的输入模式 (x_{k})，AMs可以输出对应的模式 (y_{k})。如果 (x_{k} = y_{k})，则为自联想记忆；否则为异联想记忆。常见的AMs包括线性联想器（LA）、Lernmatrix（LM）和形态联想记忆（MAM）。操作AMs需要设计和测试两个阶段，通常涉及内部和外部两个算子。