神經網絡分類 多層神經網絡：模式識別 相互連接型網絡：通過聯想記憶去除數據中的噪聲 1982年提出的Hopfield神經網絡是最典型的相互連結型網絡。 聯想記憶 當輸入模式為某種狀態時，輸出端要給出與之相應的輸出模式。 如果輸入模式與輸出模式一致，稱為自聯想記憶，否則，稱為異 ...

預備知識 先來說說前饋型神經網絡與反饋型神經網絡的區別： 前饋型神經網絡不考慮輸入和輸出在時間上的滯后性，只考慮輸入到輸出的映射關系，反饋型神經網絡則考慮了輸入到輸出之間的延遲 再來說說hebb學習規則： 兩個神經元同時興奮或抑制，那么它們的連接權值將增大，如果兩神經元不是同時興奮或抑制 ...

　　前饋網絡一般指前饋神經網絡或前饋型神經網絡。它是一種最簡單的神經網絡，各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層，數據正想流動，輸出僅由當前的輸入和網絡權值決定，各層間沒有反饋。包括：單層感知器，線性神經網絡，BP神經網絡、RBF神經網絡 ...

Hopfield神經網絡 簡介 一、總結 一句話總結： 【Hopfield和BP同一時期】：BP屬於前饋式類型，但是和BP同一時期的另外一個神經網絡也很重要，那就是Hopfield神經網絡，他是反饋式類型。這個網絡比BP出現的還早一點， 【Hopfield網絡的權值不是通過訓練出來 ...

一、TSP問題 旅行商問題，又叫貨郎擔問題。它是指如下問題：在完全圖中尋找一條最短的哈密爾頓回路。 哈密爾頓回路問題：給定一個圖，判斷圖中是否存在哈密爾頓回路。 哈密爾頓回路：尋找一條回路，經過圖中 ...

Hopfield 網絡模型 相互連接型的神經網絡模型，簡稱為 HNN （Hopfield Neural Network），解決了具有 NPC 復雜性的旅行商問題（TSP） 對比： MP模型、感知器模型、自適應神經元Adaline、EBP網絡：屬於前向神經網絡。 學習觀點：是強有力的學習系統 ...

設計一個反饋網絡存儲下列目標平衡點： T = [ 1 -1; -1 1 ]; 並用6組任意隨機初始列矢量，包括一組在目標平衡點連線的垂直平分線上的一點作為輸入矢量對所設計的網絡的平衡點進行測試，觀察3次循環的每一次的輸出結果。給出最后收斂到各自平衡點（或不穩定的平衡點）結果的次數 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...