神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論第三章-文庫吧資料
2025-01-10 16:17本頁面
【正文】 klijklij aawE,21Hopfield模型應(yīng)用實例 8皇后問題 u 神經(jīng)元狀態(tài)修改 為溫度系數(shù)，目的是為了避免局部極小。 ? ?? ???818122 ]1)[(i jijaHHopfield模型應(yīng)用實例 8皇后問題 u 能量函數(shù)的定義 ? ?? ?? ????????????72821,719121,3]21)[(]21)[(j jijiijjijiiaaHHopfield模型應(yīng)用實例 8皇后問題 u 能量函數(shù)的定義 每條對角線只有一個皇后時，該式取最小值。 有： ija8,1 ?? ji????如果方塊中沒有皇后如果方塊中有一個皇后01ijaHopfield模型應(yīng)用實例 8皇后問題 u 能量函數(shù)的定義 考察下式： 該式表明當每行只有一個皇后時，該式可以取得最小值 0，否則該式的值將大于0。這里我們將用Hopfield模型求解這一問題。在能量概念的基礎(chǔ)上，神經(jīng)計算可以描述為在能量曲面上的一條軌跡。 ?? ? ??? ? ?????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(luò)系統(tǒng)集團計算能力而不是單個神經(jīng)元的計算能力。 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(gòu)造 ，只要定義好適當?shù)哪芰亢瘮?shù)，就能通過 類比的方法 設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，然后用上述 迭代方法 得到組合優(yōu)化問題的近似解。 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(guān)聯(lián)程度，正為相互支持，負為相互否定。 u 模擬 Hopfield模型的容量問題 作為相聯(lián)存儲器的 Hopfield網(wǎng)絡(luò)有兩個局限，第一是存儲在 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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?，F(xiàn)將受損壞的圖案輸入，讓受損壞的圖案恢復(fù)原狀。 jijixxwmssjsiij???????? ?? ,01?????????????????????0222202222022220WHopfield模型的回憶舉例 要求回憶樣本 (1111)T、 (1111)T。 當整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定后，處理單元的輸出就最終給出了匹配輸入模式 X的標準樣本模式， 直接完成了提取記憶信息的操作。假設(shè)有 m個樣本向量 X X … 、 Xm要存入Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，則第 i個神經(jīng)元與第 j個神經(jīng)元之間相連的權(quán)值 ｗ ij為： jijixxwmssjsiij???????? ?? ,01Hopfoeld模型回憶過程圖解 )1(1?tx )1(2?tx )1(1??txn)1( ?txn1a2a1?na na)(1tx )(2tx )(1txn ?)( txnHopfield模型的回憶過程描述 首先要將模式向量 X的 n個元素 x1,x2,… ，xn分別賦予與之對應(yīng)的神經(jīng)元，作為相應(yīng)神經(jīng)元元的初始狀態(tài)，即： ai(0)=xi。圖中 x1， x2， …，
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