实现并行搜索和符号逻辑算法的高阶的二维时态—竞争激励神经网络方法

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本文提出并行搜索和规划算法,以及实现它们的高阶二维时态-竞争激励神经网络。这种网络还能实现基于传统符号逻辑的许多问题求解算法,本文的方法克服了通常的神经网络求解优化问题的缺陷,同时,也避免了符号逻辑算法的串行性及符号逻辑Systolic结构复杂性等问题,给出了求解隐式图搜索、LCS问题、TSP问题及0-1背包的实例。
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