人工神经网络学习笔记_Hopfield网络_递归网络
2013-12-18 22:33
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工作原理：利用输入向量对网络中的神经元进行初始化，然后网络不断迭代直至收敛。如果网络运行正常，最终的输出结果是一个标准向量。
区别：Hamming网络是用取值不为0的神经元表明选择哪个标准模式，而Hopfield网络则生成一个标准模式作为其输出。
参数确定：和Hamming网络相比，Hopfield网络的权值矩阵和偏置向量的设置要比Hamming网络复杂的多。
1， 如何确定Hopfield网络的权值矩阵和偏置向量？
2，如何知道Hopfield网络最终是否会收敛？
参考资料：
《神经网络设计》，机械工业出版社
区别：Hamming网络是用取值不为0的神经元表明选择哪个标准模式，而Hopfield网络则生成一个标准模式作为其输出。
参数确定：和Hamming网络相比，Hopfield网络的权值矩阵和偏置向量的设置要比Hamming网络复杂的多。
1， 如何确定Hopfield网络的权值矩阵和偏置向量？
2，如何知道Hopfield网络最终是否会收敛？
参考资料：
《神经网络设计》，机械工业出版社
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