source code for Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network

资 源 简 介

source code for Bidirectional Associative Memory (BAM) neural network

详 情 说 明

Bidirectional Associative Memory (BAM) 是一种经典的双层神经网络结构，专为存储和检索关联模式对而设计。其核心思想是通过双向传播实现模式联想，常用于内容可寻址记忆系统。

工作原理 BAM网络由两层神经元（X层和Y层）构成，通过权重矩阵W实现双向全连接。训练阶段通过Hebbian学习规则累积权重，将模式对(X,Y)编码为W=X'Y。检索时，输入模式从任一层传入，经符号函数激活后双向迭代，直至网络稳定到最近的存储模式对。

MATLAB实现要点 权重初始化：根据训练模式对计算权重矩阵W=X'*Y（X和Y需为双极性值-1/+1）。 双向检索： X→Y方向：Y_sign = sign(X_input * W) Y→X方向：X_sign = sign(Y_sign * W') 迭代终止：当两次检索结果不再变化时，认为网络达到稳定状态。

应用场景 噪声模式恢复（如破损图像修复） 跨模态联想（如文字-图像关联） 作为更复杂记忆网络的构建模块

扩展思考 BAM的存储容量受限于网络维度，改进方向可包括：引入伪逆权重计算、结合稀疏编码提升容量，或扩展为多层结构处理高阶关联。