基于自适应环吸引子网络的基础数值计算模型
Fundamental numerical computational modeling based on adaptive loop attractor networks
1. 郑州大学 计算机与人工智能学院, 郑州 450001
2. 中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094
摘要
文章提出了一种生物启发式的自适应HDC网络模型，哺乳动物大脑头部方向细胞运作规律在模型中实现模仿，利用自调整权重与Hebbian学习法则，实现了网络的自主学习与误差修正功能。实验结果发现，在自主学习方面，网络权重可基于计算误差进行自适应调整，平均收敛时间为2.5次迭代，学习效率比固定权重方法提升60%；在误差修正方面，系统能够将误差修正率达到94%，最终误差稳定控制在3%以内。环状拓扑模式借助LIF神经元组建而成，这模式实现兴奋性与抑制性信号联系状态调控能力，各类神经类测算任务通过它处理后，相比传统固定权重方法，适应性学习收敛时间缩短60%，无论是在处理结果超出[0，99]范围的溢出情况时，还是处理跨度不同加减算任务，都表现出平均误差率降低35%的性能提升。本研究为生物启发式智能计算的发展提供了新的研究思路，于脑科学引起的人工智能进步方面，具有重要的参考借鉴功能及推广应用的可能性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(42201505)
海南省自然科学基金资助项目(622QN352)
国家重点研发计划(2021YFF070420304)
中国科学院计算机网络与信息专项(2025000010)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0166
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-21] 优先出版
引用本文
陈信宇, 陈祖刚. 基于自适应环吸引子网络的基础数值计算模型 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0166. (Chen Xinyu, Chen Zugang. Fundamental numerical computational modeling based on adaptive loop attractor networks [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0166. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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