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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摘  要：該項(xiàng)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(jì)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）