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本发明公开了一种基于噪声遮蔽的发散式人工智能记忆模型,将噪声发生器noiser与自编码器AE的组合成降噪模块,n个降噪模块依次串联起来构成自编码器系统AEs,自编码器系统AEs的噪声发生器noiser与自编码器AE的组合,信息首输入噪声发生器noiser,经过噪声叠加之后,依次递给下一个降噪模块多阶,逐阶降噪,AE的降噪实际上就是把信息中的噪声去除,可以看做信息量的增加.是AE拥有能够实现降噪,会恢复被一定的噪声掩盖的信息;噪声将分阶段加载串联的AE上面构成AEs,噪声按照AEs的阶数,分成不同功率的子噪声,将这些噪声子逐个加载到对应的AE上,模型就完全记忆了图像的特征,实现了信息的完备记忆.