隨機憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應指數(shù)同步控制方法

隨機憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應指數(shù)同步掌控方法本文介紹了一種隨機憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應指數(shù)同步掌控方法。該方法采納了自適應反饋掌控策略，通過引入輔佑襄助指數(shù)同步器和自適應反饋調(diào)整來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的同步掌控，并采納了隨機憶阻模型來模擬神經(jīng)元之間的相互作用。試驗結果表明，本文提出的方法能夠有效地掌控神經(jīng)網(wǎng)絡的同步，比傳統(tǒng)的掌控方法具有更好的掌控效果和泛化性能。一、引言神經(jīng)網(wǎng)絡是一種仿佛于人類神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型，具有自學習、自適應、自適應性和處理多而雜信息等本領，廣泛應用于自然語言處理、圖像處理、掌控系統(tǒng)、機器學習等領域。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡技術的不斷完善，越來越多的討論者開始關注神經(jīng)網(wǎng)絡的同步掌控問題，由于神經(jīng)網(wǎng)絡的同步是其運行和掌控的緊要基礎。為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡的同步性能，討論者們提出了各種同步掌控方法，其中自適應指數(shù)同步掌控方法是一種較為有效的方法。本文基于隨機憶阻模型提出了一種自適應指數(shù)同步掌控方法，該方法通過引入輔佑襄助指數(shù)同步器和自適應反饋調(diào)整來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的同步掌控，比傳統(tǒng)的同步掌控方法具有更好的掌控效果和泛化性能。二、隨機憶阻模型隨機憶阻模型是一種基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型的變種，在原Hopfield模型的基礎上加添了隨機憶阻和動態(tài)噪聲，以模擬神經(jīng)元之間的相互作用。實在地說，隨機憶阻模型可以表示為以下狀態(tài)方程：\\begin{equation}x_i(t+1)=f\\left(\\sum\\limits_{j=1}^{N}w_{ij}x_j(t)+h_i(t)+\\mu_i(t)\\right)\\end{equation}其中，$x_i(t)$表示神經(jīng)元i在時刻t的狀態(tài)，$w_{ij}$表示神經(jīng)元i和j之間的連接權重，$h_i(t)$表示神經(jīng)元i的閾值，$f$表示激活函數(shù)，$\\mu_i(t)$表示神經(jīng)元i接收到的動態(tài)噪聲。當$\\mu_i(t)=0$時，隨機憶阻模型就變成了標準Hopfield模型。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡相比，隨機憶阻模型的變化重要在于動態(tài)噪聲的引入，動態(tài)噪聲可以模擬神經(jīng)元之間的相互作用，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡的同步更加真實和穩(wěn)定。三、自適應指數(shù)同步掌控方法自適應指數(shù)同步掌控方法是一種基于反饋掌控策略的同步掌控方法，該方法可以通過引入輔佑襄助指數(shù)同步器和自適應反饋調(diào)整來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的同步掌控。實在地說，自適應指數(shù)同步掌控方法可以表示為以下狀態(tài)方程：\\begin{equation}x_i(t+1)=f\\left(\\sum\\limits_{j=1}^{N}w_{ij}S(x_j(t))-a(t)S(x_i(t))+b(t)S(e_i(t))+\\mu_i(t)\\right)\\end{equation}其中，$S(\\cdot)$表示輔佑襄助同步器，$e_i(t)=x_i(t)-z(t)$表示神經(jīng)元i的誤差，$z(t)$表示神經(jīng)網(wǎng)絡的同步狀態(tài)，$a(t)$和$b(t)$分別表示反饋增益和掌控增益，$\\mu_i(t)$表示神經(jīng)元i接收到的動態(tài)噪聲。自適應指數(shù)同步掌控方法是一種非線性反饋掌控方法，可以有效地掌控神經(jīng)網(wǎng)絡的同步性能。通過引入輔佑襄助指數(shù)同步器和自適應反饋調(diào)整，神經(jīng)網(wǎng)絡可以漸漸適應所期望的同步狀態(tài)，并保持穩(wěn)定的同步性能。此外，通過引入隨機憶阻模型，可以模擬神經(jīng)元之間的相互作用，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡的同步更加真實和穩(wěn)定。四、試驗結果為了驗證自適應指數(shù)同步掌控方法的有效性，我們在Matlab平臺上進行了試驗。試驗數(shù)據(jù)如下圖所示：從試驗結果中可以看出，自適應指數(shù)同步掌控方法可以有效地掌控神經(jīng)網(wǎng)絡的同步性能。與傳統(tǒng)的同步掌控方法相比，自適應指數(shù)同步掌控方法具有更好的掌控效果和泛化性能，能夠適應更多而雜的同步任務和噪聲環(huán)境。五、總結本文基于隨機憶阻模型提出了一種自適應指數(shù)同步掌控方法，該方法通過引入輔佑襄助指數(shù)同步器和自適應反饋調(diào)整來實現(xiàn)