神經(jīng)網(wǎng)絡導論第三章-文庫吧
2024-12-20 16:17 本頁面
【正文】 ? ?? ,01?????????????????????0222202222022220WHopfield模型的回憶舉例 要求回憶樣本 (1111)T、 (1111)T。 ? ?11111 ???Y? ?1 1 112 ???Y?????????????????????0222202222022220WHopfield模型應用 之模式補全 u 問題描述 10 10的點陣表示的圖案存儲在 Hopfield網(wǎng)絡中?，F(xiàn)將受損壞的圖案輸入，讓受損壞的圖案恢復原狀。去噪過程。 u 模擬 Hopfield模型的容量問題 作為相聯(lián)存儲器的 Hopfield網(wǎng)絡有兩個局限，第一是存儲在 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的標準樣本模式不能太多，可以證明，當 m≤ 時，一般都能達到比較好的匹配。 第二是如果兩類標準樣本模式向量中相同的元素很多，那么其中任何一個標準樣本模式開始迭代，但最后可能會收斂于另一個標準樣本模式。 Hopfield模型與組合優(yōu)化求解 在組合優(yōu)化問題中，讓神經(jīng)元的某狀態(tài)表示某命題的真假，而神經(jīng)元之間的連接則表示兩命題的關聯(lián)程度，正為相互支持，負為相互否定。當兩命題關聯(lián)程度為 wij時，有花費（ cost）值 wijaiaj，則可以用能量函數(shù)代表其總花費。 Hopfield模型與組合優(yōu)化求解 能量函數(shù) 要根據(jù)不同的問題進行不同的構造 ，只要定義好適當?shù)哪芰亢瘮?shù)，就能通過 類比的方法 設置神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權值，然后用上述 迭代方法 得到組合優(yōu)化問題的近似解。 因此，網(wǎng)絡收斂于穩(wěn)定點過程表示在眾多約束之下不斷調(diào)整網(wǎng)絡狀態(tài)，直到使總花費值達到某個局部極小值或全局極小值的近似。 ?? ? ??? ? ?????niiininjniiijiij aaxaawE11 1 121?能量函數(shù) 能量函數(shù) 展現(xiàn)的是神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)集團計算能力而不是單個神經(jīng)元的計算能力。能量的概念也可以推廣到其它類型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中。在能量概念的基礎上，神經(jīng)計算可以描述為在能量曲面上的一條軌跡。 能量函數(shù)收斂性證明 ?? ? ??? ? ?????niiininjniiijiij aaxaawE11 1 121?kkknjjjkniiki daxawawdE ]2121[11?????? ????kkkniiki daxawdE ][1????? ??能量函數(shù)收斂性證明 當狀態(tài)由 0或 1變?yōu)?1時，因為： 所以： 001??????kkniikikxawda?0?dE能量函數(shù)收斂性證明 當狀態(tài)由 0或 1變?yōu)?0時，因為： 所以： 001??????kkniikikxawda?0?dEHopfield模型應用實例 8皇后問題 u 問題描述 8皇后問題是：給定一個標準的棋盤和 8個皇后，要求正確地放置 8個皇后，使得沒有任何一個皇后可以攻擊到另外的一個皇后。這里我們將用Hopfield模型求解這一問題。 Hopfield模型應用實例 8皇后問題 u 能量函數(shù)的定義 定義 表示處于位置 ( i , j )的方塊。 有： ija8,1 ?? ji????如果方塊中沒有皇后如果方塊中有一個皇后01ija
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