。 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 ...

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 ...

讲的什么 这部分主要讲离散的 Hopfield 网络权值的计算方法，以及网络记忆容量。主要参考了网上搜到的一些相关 PPT。 DHNN 的训练方法 常见的学习方法中有海布法，还有 \(\delta\) 学习规则方法、伪逆法、正交化的权值设计方法等，正交化的权值设计方法 ...

基因调控网络的概念在之前已经简要介绍过：https://www.cnblogs.com/pear-linzhu/p/12313951.html 沃丁顿表观遗传景观(The Waddington's epigenetic landscape) 是描述基因调控下细胞分化的动态性的一个经典的隐喻 ...

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 ...