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大约十年前，提出了全息图作为关联记忆的模型。具有相似属性的关联记忆是在Willshaw和Longuet-Higgins作为阈值neurons的简单网络后不久。在这些页面中，我将表明今天的深网是原始关联网络的增量改进。在关联网络方面思考深度学习，为深度学习的承诺及其在理解人类智能中的作用提供了更现实和清醒的观点。作为奖励，此讨论还与应用数学中的几个有趣的主题揭示了联系：随机特征，随机功能，神经合奏，随机内核，内存和概括，矢量量化以及层次矢量量化，随机向量，随机矢量和正交基础，ntk和radial kernels。
从关联记忆到深网
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