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FPGA设计代做-Hopfield神经网络详解

时间:2018-12-1 2:41:53 点击:

  核心提示:Hopfield神经网络...
根据神经网络运行过程中的信息流向,可分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定,而与网络先前的输出状态无关。

美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于1982年提出一种单层反馈神经网络,后来人们将这种反馈网络称作Hopfield 网。


DHNN网中的每个神经元都有相同的功能,其输出称为状态,用 xj 表示。

所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态

反馈网络的输入就是网络的状态初始值,表示为 X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T

反馈网络在外界输入激发下,从初始状态进入动态演变过程,变化规律为 

xj=f(net(j))

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作者:Hopfield神经网络 来源:Hopfield神经网络
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