一种融合重叠组件与基于索引机制的高效记忆巩固模型

本发明属于增量学习、图像生成与轻量化模型部署等领域，公开了一种融合重叠组件与基于索引机制的高效记忆巩固模型，通过结合向量量化技术和现代连续霍普菲尔德网络，优化记忆编码与存储效率。该方法在保证高精度记忆检索的同时，利用重叠组件设计实现语义相似事件的共享存储，显著提升了记忆容量与检索速度。通过噪声激活与生成性重构，模拟生物睡眠期的记忆巩固机制，增强了记忆的稳定性和保真度。最终实现了高效、稳定的长期记忆管理，特别适用于类脑计算与人工智能领域的记忆密集型任务，具有广泛的应用潜力。