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摘 要:該項目在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)中引入神經(jīng)反饋機(jī)制和工作記憶機(jī)制,提出層內(nèi)深度反饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(IDFNet)。該網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)反饋機(jī)制構(gòu)建深度反饋計算模塊(DFS),并在模塊中引入了工作記憶(WM),通過深度變化控制WM空間內(nèi)容的更新,從而增強(qiáng)了信息獲取能力。最后,利用DFS替代CNN的卷積層構(gòu)建IDFNet網(wǎng)絡(luò)。(剩余13432字)
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模擬神經(jīng)反饋機(jī)制和工作記憶的圖像分類網(wǎng)絡(luò)模型
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