【摘要】：关于不动点记忆，人们已提出了很多意见。不仅不允许有这些点和环，而且也不允许有稳定域，否则所有的轨道都将趋向不动点，也就是说，这些轨道都将趋向一致。不动点、极限环、连续吸引子。神经系统记忆的输出应该是脉冲序列，但是这些不动点根本不能说明输出是什么样的。因此，我们认为将结构性系统作为记忆是比较合理的，但是将稳定的不动点和极限环作为记忆是不恰当的。
分析现有的记忆理论会有助于对记忆机理的理解。应该说，上述的三种记忆模型在本质上没有区别，都还不能解决人们关于记忆的疑问。
关于不动点记忆，人们已提出了很多意见。文献［7］指出了它很难解释生理现象：虽然以上这些记忆模型已经被宣传了几十年，但直到现在它还是很难解释在实验中观察到的神经元活跃的特性——极不规则的神经发放。这些模型还不能预测单一实际脉冲神经网络能储存多少记忆。
S 空间内是不允许有稳定的不动点、极限环等存在的。不仅不允许有这些点和环，而且也不允许有稳定域，否则所有的轨道（脉冲序列）都将趋向不动点，也就是说，这些轨道都将趋向一致。如果是这样，我们还能区分轨道的大小吗？这种轨道支撑起来的空间还算是S 空间吗？一件事（一段记忆）就对应一个不动点，不动点周围一个个小小的邻域是稳定区，脑需要记成千上万件事，便需要有成千上万个不动点，也需要成千上万个稳定区，这样一来，脑不是成了一个稳定系统吗？(www.xing528.com)
概括起来，将系统结构作为记忆是合适的。人工神经网络之所以会如此广泛流传，与它将不动点作为记忆的特点有极大关系，该理论也首先提出了采用系统结构作为记忆。这种采用系统结构作为记忆的形式有几种？不动点、极限环、连续吸引子（平衡线见图2.1）。值得注意的还有记忆的内容，计算机以数值形式记忆，人脑的记忆一般不是数值。神经系统记忆的输出应该是脉冲序列，但是这些不动点根本不能说明输出是什么样的。因此，我们认为将结构性系统作为记忆是比较合理的，但是将稳定的不动点和极限环作为记忆是不恰当的。
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