Bộ nhớ liên kết sử dụng mạng nơron tế bào tương tác bậc hai

Abstract

Bài báo trình bày về hướng nghiên cứu mới ứng dụng mạng nơron tế bào tương tác bậc hai (Cellular order Cellular Neural Networks-SoCNN) làm bộ nhớ liên kết. Nhóm tác giả đã nghiên cứu phát triển cấu trúc mạng nơron tế bào tương tác bậc hai và chuyển đổi cấu trúc mạng CNN bậc nhất (Cellular Neural Networks-CNN) thành cấu trúc mạng mới chỉ chứa ma trận A dựa theo luật Hebb để xây dựng công thức tính tham số. Trong mô hình thiết kế được đề xuất ở đây có ma trận bộ tham số A là bộ nhớ liên kết (bộ nhớ liên kết sử dụng mạng nơron tế bào tương tác bậc hai - SoCBAM) và được tính toán (học) theo luật học không có tín hiệu chỉ đạo Hebb. Để khẳng định tính đúng dẫn của mô hình mạng được đề xuất, nhóm tác giả đã sử dụng ba mẫu được gán cho ba mẫu người (Men Pattern) gọi tắt là mẫu gồm Y1, Y2, 13, mỗi mẫu với 81 đặc điểm để nhận dạng như: Mắt hai mí, mũi cao, tay dài, chân dài, giọng nói trong, mặt trái xoan, mỗi trái tim, tóc đen, da vàng ... các mẫu được mã hóa bằng 1. Ngược lại (Ví dụ: Mũi không cao là -1, …, và có 81 đặc trưng kiểu như vậy cho mạng nơron được đề xuất và kết quả thử nghiệm đã cho thấy khả năng chịu lỗi tốt và khả năng nhớ cao hơn nhiều so với các mô hình mạng trước đó.