簡介 Hopfield Network (霍普菲爾德網絡),是 Hopfield 在1982年提出的一種基於能量的模型,發表的文章是 Neural networks and physical systems with emergent collective computational ...
設計一個反饋網絡存儲下列目標平衡點: T 並用 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 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。 采用正交化方法設計的霍普菲爾德網絡結構,如下圖: 通過net newhop T 操作可得網絡的權值和偏差為: 可見權值是對稱的。 現在選取 組任意隨機 ...
2018-11-10 17:19 0 1567 推薦指數:
簡介 Hopfield Network (霍普菲爾德網絡),是 Hopfield 在1982年提出的一種基於能量的模型,發表的文章是 Neural networks and physical systems with emergent collective computational ...
1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法,其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧,主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元,然后簡單的感知機,擴展到多層神經網絡,多層前饋 ...
一、激活函數 激活函數也稱為響應函數,用於處理神經元的輸出,理想的激活函數如階躍函數,Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中,1表示神經元處於興奮狀態,0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡,感知機的權重調整方式如下所示 ...
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 ...
Reference: Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名變 ...
當下深度學習技術已經運用到很多領域和任務中,筆者也是一個初學者,主要研究方向是自然語言處理,接觸時間大概一年左右,也不算深入,在這里寫下一些讀書筆記吧,和大家一起學習。鑒於筆者水平有限,難免有些不 ...
等。 遞歸神經網絡(RNN)是兩種人工神經網絡的總稱。一種是時間遞歸神經網絡(recurrent neural ...