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自组织映射网络(SOM,图1a),又称“Kohone网络”,是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法,SOM具有更强大的数据聚类能力,在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。然而,基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制,且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计...
自组织映射网络(SOM,图1a),又称“Kohone网络”,是一种受大脑拓扑结构启发的功能强大的无监督学习神经网络。相比经典的多维尺度或主成分分析等线性算法,SOM具有更强大的数据聚类能力,在语言识别、文本挖掘、财务预测和医学诊断等聚类和优化问题方面展现出独特的优势。但基于传统CMOS硬件实现SOM受到计算相似性和确定邻域的复杂性的限制,且存在电路结构复杂、能量面积开销大、缺乏对相似度的精确计算等...
在生物体中,感受神经系统是本体与外界环境交互的基本信息感知系统。生物体对于生存环境的信息甄别与过滤主要基于感受神经系统的习惯化功能。当前,人类社会正由信息化向智能化演进。智能化社会需要高效智能的信息感知系统对感知到的巨量信息进行有效的甄别、处理和决策,并对重复无意义的信息进行有效的过滤。因此,基于生物感受神经系统的功能特性构建具备生物现实性的高效智能信息感知系统将成为一个重要发展趋势。

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