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赫布学习是大脑最成熟的原理之一，它催生了神经组装的理论概念。在此基础上，许多有趣的大脑理论应运而生。Palm 的工作通过二元联想记忆实现了这一概念，该模型不仅具有广泛的认知解释能力，而且还能做出神经科学预测。然而，联想记忆只能与对数稀疏表示一起工作，这使得将该模型应用于真实数据极其困难。我们提出了一个生物学上合理的网络，将图像编码为适合联想记忆的代码。它被组织成专门研究局部接受场的神经元组，并通过竞争方案进行学习。在对两个视觉数据集进行自关联和异关联实验后，我们可以得出结论，我们的网络不仅超越了稀疏编码基线，而且接近使用最佳随机代码实现的性能。
竞争学习生成稀疏
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