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分层联想记忆、并行化 MLP-Mixer 和对称性破坏
通过将 Krotov 的分层关联记忆与 MetaFormers 相结合，该论文提出了一种新的视角，将整个 Transformer 块的完整表示，包括标记 -/ 通道混合模块、层归一化和跳跃连接，作为一个单一的 Hopfield 网络。该方法
PDF18 days ago
基于自注意力的矢量符号结构的语义分解
基于自注意力的更新规则和 Hopfield 网络的 log-sum-exp 能量函数及范数限制状态的新变体共振器网络被引入，可显著提高性能和收敛速度，使得算法具有更大的关联记忆能力，可应用于感知基模式识别、场景分解和物体推理等多个任务。
PDF4 months ago
iMixer：分层 Hopfield 网络实现可逆、隐式、迭代的 MLP-Mixer
本文研究了一种基于 Hopfield 网络的新型神经网络模型 iMixer，对多个图像分类数据集的实验结果显示其表现优于传统 MLP-Mixer 模型，揭示了 Hopfield 网络与 Mixers 之间的关联可作为 Transformer
PDFa year ago
Dsfer-Net：基于现代 Hopfield 网络的深度监督和特征检索网络，用于双时相变化检测
本文提出了一种新的基于深度学习的双时相遥感图像变化检测方法，使用全卷积连接的孪生网络进行高质量的特征提取，利用特征检索模块在深度监督下检索差异特征和利用其语义信息来设计更具可解释性的检测网络。在三个公共数据集上的实验结果表明，该方法明显优于
PDFa year ago
使用 HNN 和 HNN-SA 算法解决旅行推销员问题
本文研究著名的旅行商问题，并尝试使用 Hopfield Network 的两种方式解决该问题。旅行商问题是计算机科学中最棘手的问题之一，也是一种利用图论解决节点间距离和连通性的基本算法，Djikstra 的算法是其中一种基本算法，但至今已经
PDF2 years ago
Hopfield 网络是您所需的全部
引入了一种新型的 Hopfield 神经网络，具有连续状态和相应的更新规则，可存储指数数量的模式，具有很小的检索误差。该网络可用作深度学习架构的一层，以允许存储和访问原始输入数据、中间结果或学习原型，并提供池化、记忆、关联和注意机制。
PDF4 years ago
叠加中的超级面罩
介绍了一种称为 “超置换中的超蒙版”（SupSup）的神经网络模型，能够在不遗忘以前学习的任务的情况下，按顺序学习数千个任务，并通过存储各种任务的子网络来实现这一点。同时，该模型能够在保持最小内存使用的情况下，检测新任务并在运行时动态地添加
PDF4 years ago
使用预训练卷积神经网络和联想记忆库进行无监督学习
本文介绍了一种新的架构和方法，用于无监督目标识别，自动提取 CNN 模型中的特征，并将其与基于 Hopfield 网络的联想记忆库结合使用，消除了监督深度学习中的反向传播，提供了良好性能。
PDF6 years ago
量子 Hopfield 神经网络
采用量子算法进行 Hopfield 网络的内容寻址存储，并将其应用于基因序列识别。
PDF7 years ago