稀疏RAM式联想存储器  

Associative Memories Implemented with Sparse RAM

作　　者：高航[1] 陈松灿[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学计算机科学与工程系,南京210016

出　　处：《南京航空航天大学学报》1996年第6期796-799,共4页Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目

摘　　要：在RAM式联想存储器(RAM-AM)基础上,借助Kanerva的稀疏分布存储思想,提出了稀疏RAM联想存储器模型(SRAM-AM),分析了该模型的信噪比特性,通过适当地选取其中的一些关键参数,可使SRAM-AM的性能大大高于RAM-AM.最后在汉字识别应用中验证了模型的可行性,同时大大降低了硬件实现的开销.Based on the RAM associative memories (RAM-AM) and the idea of Kanerva'ssparse distributed memories (SDM), sparse RAM associative memories (SRAM-AM) are pro-posed, and its RSN performances analyzed under some properly chosen parameters. The analy-sis shows that the application in Chinese character recognition verifies the effectiveness of theproposed model. In addition, the cost of hardware implementation for SRAM-AM is greatlyreduced.

关 键 词：相联存储器 神经网络 随机存取 存储器 稀疏分布 

分 类 号：TP333[自动化与计算机技术—计算机系统结构]