摘要
运用机器学习中新颖的核方法和社会网络中广泛存在的小世界现象,对Hattori等人提出的多模块多对多联想记忆模型(multi-moduleassociativememoryformany-to-manyassociations,简称(MMA)2)进行了改进,构建出了一个基于小世界体系的多对多核联想记忆模型框架(smallworldstructureinspiredmanytomanykernelassociativememorymodels,简称SWSI-M2KAMs).该框架不仅克服了原模型不能联机提交训练样本且迭代次数过多的缺陷,而且拓展了原模型的智能信息处理范围.更重要的是,通过核函数的选...
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