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hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-wenkub.com

2025-01-02 03:33 本頁面
   

【正文】 ( 2 ) 按式( 2 378 )求出各神經(jīng)元的輸出 ???????? ))(ta nh (121)(000ututuxixi ( 2 380 ) 迭代續(xù) 1 ( 3) . 將 )(0txi? 代入式( 2 377 )求得0ttxidtdu?。 能量函數(shù)表達式 網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的最后表達式 21 1111 1 111 1)(222? ? ??? ? ? ? ? ???? ???? ?? ??? ??NxNixiNxNiNijNiNxNxyyixixjxiNCBAE????? ),(2111 1 1??? ? ??? ? ??iyiyNxNyNixyxidD??? E 達到極小時,由網(wǎng)絡(luò)狀 ij? 構(gòu)成的換位矩陣表達了最佳旅行路徑。 3 ) 將第 2 )項前乘系數(shù) A / 2 ,則可作為網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的第一項 xiNxniNijxiA??????????111 12 同理,對應(yīng)于第( 2 )個約束條件,可得能量函數(shù)的第二項 yiNiNxNxyxiB??? ? ???? ??111 12 式中, B / 2 為系數(shù)。 同時 , vij也是網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的狀態(tài) 。 ( 2) 一次只能訪問一個城市 =換拉矩陣每列只有一個 “ 1”。 當(dāng)任選一條路徑如 BDEAC,,則其總路徑長度可表示為 第一步就是將問題映照到一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 問題的提法是:設(shè)有 N個城市 , ,記為: ,用 dij表示 ci和 cj之間的距離 , dij0,(i,j=1,2,… n) 。 Hopfield網(wǎng)絡(luò) 在組合優(yōu)化中的應(yīng)用 ? 組合優(yōu)化問題,就是在給定約束條件下,求出使目標(biāo)函數(shù)極小(或極大)的變量組合問題。 Hopfield能量函數(shù)的物理意義是:在那些漸進穩(wěn)定點的吸引域內(nèi),離吸引點越遠的狀態(tài),所具有的能量越大,由于能量函數(shù)的單調(diào)下降特性,保證狀態(tài)的運動方向能從遠離吸引點處,不斷地趨于吸引點,直到達到穩(wěn)定點。 ? ?:121 :10111 1的穩(wěn)定性有如下的定理關(guān)于能量項。通過對其中此系統(tǒng)的特征方程為:。在所有影響電路系統(tǒng)穩(wěn)定的所有參數(shù)種,一個比較特殊的參數(shù)值是放大器的放大倍數(shù)。 對于神經(jīng)元,放大器的 I/O關(guān)系可用如下的方程來描述: 圖 CHNN的結(jié)構(gòu)圖。 連續(xù)性的 Hopfield網(wǎng)絡(luò) CHNN是在 DHNN的基礎(chǔ)上提出的,它的原理 和 DHNN相似。 權(quán)值修正的其它方法 ?學(xué)習(xí)規(guī)則 偽逆法 正交化權(quán)值設(shè)計 ?學(xué)習(xí)規(guī)則 ?學(xué)習(xí)規(guī)則基本公式是: 即通過計算該神經(jīng)元節(jié)點的實際激活值 A(t),與期望狀態(tài) T(t)進行比較,若不滿足要求,將兩者的誤差的一部分作為調(diào)整量,若滿足要求,則相應(yīng)的權(quán)值保持不變。對一記憶的樣本發(fā)生遺忘,這種現(xiàn)象稱為 “ 疲勞 ” 。即對權(quán)值 W,有程序 : 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)準確的 X1時,為了記憶 X2,需要在記憶樣本 X1 的權(quán)值上加上對樣本 X2的記憶項 X2 X2TI,將權(quán)值在 原來值的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了移動。 ? ?? ?niwxxwIXXWnnIRXmKXiimkkjkiijmkTKKnK~1 0 ,~1,11????????????單位陣,則為給定輸入例 設(shè)計 DHNN,并考察其聯(lián)想性能。 DHNN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計 用 DHNN實現(xiàn)聯(lián)想記憶需要考慮兩個重要的問題: ①怎樣按記憶確定網(wǎng)絡(luò)的 W和 ?;②網(wǎng)絡(luò)給定之后如何分析它的記憶容量。 ? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?? ? ? ? ? ?kkkkknjjkjkniiikkkkkkkkkkkkkxxwtxwxtxwxEtutxtutxtutxxxtxtxxtE??????????????????????????????????????????
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