简介 Hopfield Network (霍普菲尔德网络),是 Hopfield 在1982年提出的一种基于能量的模型,发表的文章是 Neural networks and physical systems with emergent collective computational ...
设计一个反馈网络存储下列目标平衡点: T 并用 组任意随机初始列矢量,包括一组在目标平衡点连线的垂直平分线上的一点作为输入矢量对所设计的网络的平衡点进行测试,观察 次循环的每一次的输出结果。给出最后收敛到各自平衡点 或不稳定的平衡点 结果的次数。 采用正交化方法设计的霍普菲尔德网络结构,如下图: 通过net newhop T 操作可得网络的权值和偏差为: 可见权值是对称的。 现在选取 组任意随机 ...
2018-11-10 17:19 0 1567 推荐指数:
简介 Hopfield Network (霍普菲尔德网络),是 Hopfield 在1982年提出的一种基于能量的模型,发表的文章是 Neural networks and physical systems with emergent collective computational ...
1 引言 机器学习(Machine Learning)有很多经典的算法,其中基于深度神经网络的深度学习算法目前最受追捧,主要是因为其因为击败李世石的阿尔法狗所用到的算法实际上就是基于神经网络的深度学习算法。本文先介绍基本的神经元,然后简单的感知机,扩展到多层神经网络,多层前馈 ...
一、激活函数 激活函数也称为响应函数,用于处理神经元的输出,理想的激活函数如阶跃函数,Sigmoid函数也常常作为激活函数使用。 在阶跃函数中,1表示神经元处于兴奋状态,0表示神经元处于抑制状态。 二、感知机 感知机是两层神经元组成的神经网络,感知机的权重调整方式如下所示 ...
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 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变 ...
当下深度学习技术已经运用到很多领域和任务中,笔者也是一个初学者,主要研究方向是自然语言处理,接触时间大概一年左右,也不算深入,在这里写下一些读书笔记吧,和大家一起学习。鉴于笔者水平有限,难免有些不 ...
等。 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络(recurrent neural ...