【深度学习笔记】Hopfield神经网络

最新推荐文章于 2025-05-03 11:49:52 发布
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#神经网络 #Hopfield神经网络 #联想记忆模型

Hopfield神经网络是一种具有反馈连接特性的循环神经网络，所有神经元互相连接且不分层。它以能量函数为基础，通过迭代寻找稳定状态即吸引子，实现联想记忆功能。即使输入含有噪声或不完整，网络也能收敛到对应的记忆状态。

Hopfield神经网络是一种循环神经网络模型，由一组互相连接的神经元组成。其具有如下特征：

  • 所有神经元互相连接且不分层。
  • 每个神经元既是输入单元又是输出单元。每个神经元的输入与输出只能是1或-1，即有n个神经元的Hopfield神经网络具有2n2^n2n个状态。
  • 具有反馈连接特性，不同神经元之间连接权重对称,神经元和自身没有反馈相连，即神经元集合具有对称性和反自反性。

Hopfield神经网络分为离散型(DHNN)和连续型(CHNN)

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每个节点都可处于一种可能的状态（1或－1），即当该神经元所受的刺激超过其阀值时，神经元就处于一种状态（比如1），否则神经元就始终处于另一状态（比如－1）。当需要记忆的模式之间较为相似，或者需要记忆的模式太多，hopfield神经网络就不能正确的辨别模式。Hopfield神经网络是一种递归神经网络，从输出到输入均有反馈连接，每一个神经元跟所有其他神经元相互连接，又称为。网络，有n个神经元节点，每个神经元的输出均接到其它神经元的输入。的资料甚少，而且各资料之间有差异，大多全是公式。为迭代次数，有如下公式。
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