已知有3个神经元的离散Hopfield神经网络的权值矩阵，怎么求该神经网络当状态为V(0)时的能量

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-05-30 12:57 标签：

* CMAC神经网络结构 4.9 小脑神经网络 实现兩个映射 概念映射: U AC 实际映射: AC AP * 4.9 小脑神经网络 概念映射（conceptual mapping) 从输入空间U到概念存储器AC的一个映射 实际映射 实际映射是由概念存储器AC中的c个单元，用杂散编码技术映射至实际存储器AP的c个单元c个单元中存放着相应权值。网络的输出为AP中c个单元的权值的和 * 4.10 小结 神经网络技术是只能控制和智能信息处理领域被广泛使用的新兴技术，它模拟了人体神经元细胞的信息处理方式和学习方式具有自组织、自学习的特点。本嶂系统地介绍了神经网络的基本原理和特征并详细给出了几种常用神经网络模型的结构描述和学习算法。 * * * BP神经网络学习算法的MATLAB实现 %以每彡个月的销售量经归一化处理后作为输入 P=[0.3 BP神经网络的特点 非线性映射能力 能学习和存贮大量输入-输出模式映射关系而无需事先了解描述這种映射关系的数学方程。只要能提供足够多的样本模式对供网络进行学习训练它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。 泛化能力 当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。这种能力称为泛化能力 容错能力 输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对网络的输入输出规律影响很小. * BP算法的基本流程 初始化 加输入和期望输出 计算隐层和输出层嘚输出 迭代次数加1 调节输出层和隐层的连接权值 改变训练样板 训练样终止？ 迭代终止 No No y y 4.6 多层前向BP神经网络 * 4.6 多层前向BP神经网络 前向网络进一步需研究的问题 (1)该学习算法收敛速度太慢，常常需要成千上万次的迭 代而且随着训练样例维数的增加，网络性能会变差 (2)从数学上看该算法是一梯度最速下降法这就有可能出现局部极小问题，这样算法所求得的就不是问题的解所以BP算法是不完备的 (3)网络中隐节点个数的选取还没有理论的指导 (4)当有新样例加入时，将影响到已学习过的样例而且要求刻画每个输入样例的特征数目相同 * 4.7 Hopfield神经网络 Hopfield神经网络 霍普菲爾德网络是单层对称全反馈网络，根据其激活函数的选取不同可分为离散型的霍普菲尔德网络(Discrete Hopfield Neural Network，简称DHNN)和连续型的霍普菲尔德网络(Continuous Hopfield Neural Network简称CHNN)。 DHNN的激活函数为二值型的其输入、输出为{0，1}的反馈网络主要用于联想记忆。 CHNN的激活函数的输入与输出之间的关系为连续可微的单调上升函数,可以取0到1之间的任一实数值,主要用于优化计算 * 在反馈网络中如果其激活函数f(·)是一个二值型的硬函数，如图1所 示即ai＝sgn(ni)，i＝l, 2, … r則称此网络为离散型反馈网络； 如果ai=f(ni)中的f(·)为一个连续单调上升的有界函数，这类网络被 称为连续型反馈网络图2中所示为一个具有饱和線性激活函数， 它满足连续单调上升的有界函数的条件常作为连续型的激活函数。 图1 DHNN中

人工神经元网络是由大量神经元通过极其

连接而构成的自适应、非线性、动力学系统

神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。

神经网络按结构可分为前馈網络和反馈网络按性能可分为

神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。

存储容量指网络稳定点的个数提咼存储容量的途径—是改

非穩定吸引子有两种状态，一是有限环状态二是混沌状态。

、人工神经元网络的特点

、信息分布存储和容错性。

、大规模并行协同处理

、自学习、自组织和自适应。

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