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Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵

  • 資源大小:12 K
  • 上傳時間: 2015-03-16
  • 上傳用戶:szdoudou
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: Hopfield 聯想

資 源 簡 介

Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵,是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式,通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計,使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難,目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1)學習模式——決定權重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個神經元j、i間的權重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數 ap(s):第p個模式的第s個要素(-1或1) wij:第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時,wij=0,即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經元輸出值的初始化 想起時,一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素(-1或1) 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值,其中,0意味t=0。 反復部分:對各神經元,計算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f()--Sgn() θi—神經元i發火閾值 反復進行,直到各個神經元的輸出不再變化。

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