12、大规模记忆存储与检索（LAMSTAR）网络详解

大规模记忆存储与检索（LAMSTAR）网络详解

1. 动机

大规模记忆存储与检索（LAMSTAR）网络是一种用于大规模信息存储和检索的人工神经网络。它试图粗略地模仿人类中枢神经系统（CNS）处理模式、印象和感知观察的存储与检索过程，包括遗忘和回忆过程，且至少在输入/输出方面不与生理和心理观察结果相矛盾。此外，LAMSTAR模型尝试以计算高效的方式实现这一目标，结合了之前提到的神经网络工具，特别是基于自组织映射（SOM）的网络模块，并与统计决策工具相结合。LAMSTAR网络并非特定的单个网络，而是一个用于存储、识别、比较和决策的网络系统，通过组合这些功能实现信息的存储和检索。

2. LAMSTAR神经网络的基本原理

• 应用场景 ：LAMSTAR神经网络专为涉及大量类别的检索、诊断、分类、预测和决策问题而设计。
• 特点
  • 处理复杂数据 ：能够处理分析性和非分析性问题，数据涵盖多种不同类别，部分类别可能缺失，数据既有精确的也有模糊的，且能应对大量数据所需的快速算法。
  • 智能专家系统特性 ：可视为智能专家系统，通过学习和关联为每个案例不断对专家信息进行排序。
  • 处理非分析性数据 ：独特之处在于能够处理非分析性数据，这些数据可能精确或模糊，部分类别可能缺失。这得益于网络的遗忘、插值和外推功能，允许网络通过遗忘跳出存储信息，并通过插值或外推近似遗忘的信息。
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