讲的什么 这部分主要对 Hopfield 网络作一大概的介绍。写了其模型结构、能量函数和网络的动作方式。主要参考了网上搜到的一些相关 PPT。 概述 早在 1982 年，Hopfield 发表的文章：【Neural networks and physical systems ...

神经网络分类 多层神经网络：模式识别 相互连接型网络：通过联想记忆去除数据中的噪声 1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络。 联想记忆 当输入模式为某种状态时，输出端要给出与之相应的输出模式。 如果输入模式与输出模式一致，称为自联想记忆，否则，称为异 ...

预备知识 先来说说前馈型神经网络与反馈型神经网络的区别： 前馈型神经网络不考虑输入和输出在时间上的滞后性，只考虑输入到输出的映射关系，反馈型神经网络则考虑了输入到输出之间的延迟 再来说说hebb学习规则： 两个神经元同时兴奋或抑制，那么它们的连接权值将增大，如果两神经元不是同时兴奋或抑制 ...

　　前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络 ...

Hopfield神经网络使用说明。 该神经网络有两个特点： 1，输出值只有0，1 2，Hopfield没有输入（input） 这里解释一下第二个特点，什么叫没有输入？因为在使用Hopfield网络的时候，多用于图像仿真，图像仿真意思就是先给你一些标准的图像， 比如1~9的数字 ...

Hopfield神经网络 简介 一、总结 一句话总结： 【Hopfield和BP同一时期】：BP属于前馈式类型，但是和BP同一时期的另外一个神经网络也很重要，那就是Hopfield神经网络，他是反馈式类型。这个网络比BP出现的还早一点， 【Hopfield网络的权值不是通过训练出来 ...

Hebb 学习规则和Hopfield网络 Hebb学习规则 Hebb学习规则是Donald Hebb在1949年提出的一种学习规则，用来描述神经元的行为是如何影响神经元之间的连接的，通俗的说，就是如果相链接的两个神经元同时被激活，显然我们可以认为这两个神经元之间的关系应该比较近，因此将这两个 ...

一、TSP问题 旅行商问题，又叫货郎担问题。它是指如下问题：在完全图中寻找一条最短的哈密尔顿回路。 哈密尔顿回路问题：给定一个图，判断图中是否存在哈密尔顿回路。 哈密尔顿回路：寻找一条回路，经过图中 ...