matlab離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念是什么
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1982年，J．Hopfield 提出了可用作聯(lián)想存儲(chǔ)器的互連網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)稱為 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)模型，也稱 Hopfield 模型。Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從輸出到輸入有反饋連接。Hopfield 網(wǎng)絡(luò)有離散型和連續(xù)型兩種。
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其輸出端有反饋到其輸入端；所以，Hopfield 網(wǎng)絡(luò)在輸入的激勵(lì)下，會(huì)產(chǎn)生不斷的狀態(tài)變化。當(dāng)有輸入之后，可以求取出Hopfield 的輸出，這個(gè)輸出反饋到輸入從而產(chǎn)生新的輸出，這個(gè)反饋過程一直進(jìn)行下去。如果Hopfield 網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)能收斂的穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，則這個(gè)反饋與迭代的計(jì)算過程所產(chǎn)生的變化越來越小，一旦到達(dá)了穩(wěn)定平衡狀態(tài)；那么Hopfield 網(wǎng)絡(luò)就會(huì)輸出一個(gè)穩(wěn)定的恒值。對(duì)于一個(gè)Hopfield 網(wǎng)絡(luò)來說，關(guān)鍵是在于確定它在穩(wěn)定條件下的權(quán)系數(shù)。
%% 清空環(huán)境變量
clc
clear
%% 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
load data1 array_one
load data2 array_two
%% 訓(xùn)練樣本（目標(biāo)向量）
T=[array_one;array_two]';
%% 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)
net=newhop(T);
%% 數(shù)字1和2的帶噪聲數(shù)字點(diǎn)陣（固定法）
load data1_noisy noisy_array_one
load data2_noisy noisy_array_two
%% 數(shù)字識(shí)別
noisy_one={(noisy_array_one)'};
identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one);
identify_one{10}';
noisy_two={(noisy_array_two)'};
identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two);
identify_two{10}';
%% 結(jié)果顯示
Array_one=imresize(array_one,20);
subplot(3,2,1)
imshow(Array_one)
title('標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)字1)')
Array_two=imresize(array_two,20);
subplot(3,2,2)
imshow(Array_two)
title('標(biāo)準(zhǔn)(數(shù)字2)')
subplot(3,2,3)
Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20);
imshow(Noisy_array_one)
title('噪聲(數(shù)字1)')
subplot(3,2,4)
Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20);
imshow(Noisy_array_two)
title('噪聲(數(shù)字2)')
subplot(3,2,5)
imshow(imresize(identify_one{10}',20))
title('識(shí)別(數(shù)字1)')
subplot(3,2,6)
imshow(imresize(identify_two{10}',20))
title('識(shí)別(數(shù)字2)')
到此，關(guān)于“matlab離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
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