一个大脑学习与记忆的现实性神经网络模型
中图分类号:

TP183


A Realistic Neural Network on Cerebral Learning-memory
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    现实性神经网络是相对人工神经网络而言的,它与人工神经网络相比,更接近真实的生物神经网络,大脑学习与记忆的功能及特点,一直是许多学科研究的热门话题。建立一个关于大脑学习与记忆的现实性神经网络模型,将为研究大脑学习与记忆的功能、特点提供十分有用的工具,并有助于进一步理解大脑高级功能的机制。针对大脑学习与记忆遥特点,着重考虑了3个方面的问题:1)如何使模型既具有稳定性又具有可塑性;2)如何使模型的学习与记忆具有条件性;3)如何使模型学习与记忆具有一定随机性。通过数学分析及模拟实验表明,模型能较好地反映大脑学习与记忆的主要特点,如神经联系的条件性(强化则巩固,不强化则衰减),大脑活动的随机性等,并简略地反映了DNA-RNA-Protein系统对记忆的意义。

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刘茂林.一个大脑学习与记忆的现实性神经网络模型[J].重庆大学学报,2002,25(12):110-113.

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  • 最后修改日期:2002-07-01
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