您现在的位置:首页 >> 技术文章 >> MATLAB技术 >> 内容

MATLAB代做|FPGA代做--离散Hopfield神经网络的分类算法的研究

时间:2018-12-1 2:39:53 点击:

  核心提示:Hopfield神经网络...
       从系统观点看,前馈神经网络模型的计算能力有限,具有自身的一些缺点。而反馈型神经网络是一种反馈动力学系统,比前馈神经网络拥有更强的计算能力,可以通过反馈而加强全局稳定性。反向传播神经网络模型虽然很适合处理学习问题,但是却不适合处理组合优化问题。理论上来说,如果参数设置得当,Hopfield神经网络可以被用来优化任何问题。反馈神经网络中,所有神经元具有相同的地位,没有层次差别。它们之间可以互相连接,也可向自身反馈信号。典型的反馈性神经网络包括Hopfield神经网络和BAM双向联想记忆神经网络。

       Hofield论文可读性好,他将一些重要的思想结合起来并进行了简要的数学分析(包括Lyapunov稳定性定理的应用)。他指出了神经网络与统计物理学中磁性材料的Ising模型的相似之处。这使得许多已存在的理论可用来对神经网络进行分析,同时也鼓舞了许多科学家和工程师开始注意对神经网络的研究。贝尔实验室早在1987年就成功在Hopfield网络的基础上研制出了神经网络芯片,Hopfield网络一个主要的应用前景是在与VLSI和光学设备的并行实现。Hopfield强调实现,不仅体现在他网络的实现上,也体现在这些网络所解决的问题上。他早期论文描述的应用包括按内容寻址存储器,模数转换及优化问题。可以用它实现A/D转换和解决优化组合计算等问题,如具有代表意义的TSP问题,1985年Hopfield和Tank用Hopfield网络求解N=30的TSP问题,使用900个神经元组成的网络在0.2秒时间内找到一个次优解(在10的30次个可能的解中排除10的23次幂个非最优解),从而创建了神经网络优化的新途径。Hopfield在网络中引入了能量函数的概念,利用Lyapunov稳定性概念证明了当连接权矩阵为对称的情况下,网络在平衡点附近是稳定的,这在神经网络研究领域成为一个重要的里程碑。

联系:highspeedlogic

QQ :1224848052

微信:HuangL1121

邮箱:1224848052@qq.com

网站:http://www.mat7lab.com/

网站:http://www.hslogic.com/

微信扫一扫:

作者:Hopfield神经网络 来源:Hopfield神经网络
  • 您是如何找到本站的?
  • 百度搜索
  • Google搜索
  • 查阅资料过程中
  • 论坛发现
  • 百度贴吧发现
  • 朋友介绍
本站最新成功开发工程项目案例
相关评论
发表我的评论
  • 大名:
  • 内容:
  • matlab代做|matlab专业代做|matlab淘宝代做(www.hslogic.com) © 2018 版权所有 All Rights Reserved.
  • Email:highspeed_logic@163.com 站长QQ: 1224848052

    专业代做/代写/承接、MATLAB、SIMULINK、FPGA项目、博士/硕士/本科毕业设计、课题设计、论文,毕业论文,Coursework、Eassy、Assignment