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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李治平
研究生(外文):Lee, Jyh Ping
論文名稱:eBAM之穩定度分析及基底搜尋演算法
論文名稱(外文):Stability Analysis and Searching Algorithm of the Radix of eBAM.
指導教授:王朝欽
指導教授(外文):Wang, Chua Chin
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:英文
論文頁數:69
中文關鍵詞:穩定度基底搜尋演算法指數式雙向連結記憶體大多數法則多階式指
外文關鍵詞:stabilityRadixeBAMthe majority ruleMulti-level eBAM
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雙向式連結記憶體(BAM)為類神經網路之一支o 本論文旨在探討類神經網
路中指數式雙向式連結記憶體 (eBAM) 之穩定性o 經過一番比較後得知
eBAM 之容量大於其它的雙向式連結記憶體o 於是我們得知 eBAM 之容量
大於其它的雙向式連結記憶體o 於是我們著手於 eBAM之儲存性穩定度分
析, 定出了穩定性的條件,並找出了一基底之下限使得不管儲存之內容為
何皆可滿足穩定度之要求o由於在VLSI之考量, 基底不容太大, 我們設計
了兩個演算法來求最小基底以同時滿足穩定度之要求及基底不容太大之要
求o其次,我們設計了一種類神經網路架構以實現人工智慧中之證據推理,
以達平行推理之效o 並對其推理性能做了詳細的分析, 而且對其穩定度
及基底下限也做了如 eBAM 之探討o最後, 我們提出了多階式 eBAM
(Multi-level eBAM) o 其編碼方式為整數型態, 而非傳統二位元型態
o 所以,它的一個位元所含的資料量遠大於二位元型態, 適用於資料壓縮
o 為此我們亦證明其穩定性並以模擬分析了其高容量之特性o

Bidirectional assoicative memory is a branch of neural network.
And the aim of this thesis is to discuss the stability of eBAM.
As we point out, the capacity of eBAM is larger than that of
other types BAM. This encourages us to analyze the stability of
the eBAM, find out the conditions of the stability and derive a
low bound which ensures the stability of the eBAM no matter
which the stored data are. For the sake of hardware implement,
the radix of the eBAM can not be very large. We propose two
algorithms to find the appropriate radix for searching an
optimal radix of the eBAM to ensure VLSI implementation
possibility. We also develope a network of eBAMs, mulit-eBAM,
to realize the evidence reasoning of A.I. in a parallel way. A
similar analysis toward the stability, reasoning and the low
bound of this network is also proposed. Finally, we propose a
multi-level eBAM. According to its encoding method, we can
apply it to data compression. The stability of the net is also
proved in this thesis. Some simulations have been done to
verify its high-capacity characteristics.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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