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单片机实现神经网络

  • 商品编号:dpj127
  • 货  号:dpj127
  • 品  牌:jgyc
  • 论文字数: 10451
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霍普菲尔德神经网络历史

1982年,JHopfield提出了可用作联想存储器的互连网络,这个网络称为Hopfield网络模型,也称Hopfield模型。Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接。Hopfield网络有离散型和连续型两种。

反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端;所以,Hopfield网络在输入的激励下,会产生不断的状态变化。当有输入之后,可以求取出Hopfield的输出,这个输出反馈到输入从而产生新的输出,这个反馈过程一直进行下去。如果Hopfield网络是一个能收敛的稳定网络,则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小,一旦到达了稳定平衡状态;那么Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。对于一个Hopfield网络来说,关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。

应该指出:反馈网络有稳定的,也有不稳定的。对于Hopfield网络来说,还存在如何判别它是稳定网络,亦或是不稳定的问题;而判别依据是什么,也是需要确定的。

1.2 Hopfiled神经网络的基本结构

121 离散Hopfield网络

Hopfield最早提出的网络是二值神经网络,神经元的输出只取10这两个值,所以,也称离散Hopfield神经网络。在离散Hopfield网络中,所采用的神经元是二值神经元;故而,所输出的离散值10分别表示神经元处于激活和抑制状态。

首先考虑由三个神经元组成的离散Hopfield神经网络,其结构如图1—1中所示。在图中,第0层仅仅是作为网络的输人,它不是实际神经元,所以无计算功能;而第一层是实际神经元,故而执行对输人信息和权系数乘积求累加和,并由非线性函数f处理后产生输出信息。f是一个简单的阀值函效,如果神经元的输出信息大于阀值θ,那么,神经元的输出就取值为1;小于阀值θ,则神经元的输出就取值为θ

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