第十三章. 联想学习

最新推荐文章于 2025-06-08 17:10:11 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-08 17:10:11 发布 · 588 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了无监督学习中的联想网络，包括简单联想网络、无监督的Hebb规则及其应用。讨论了带衰减的Hebb规则解决遗忘问题，并探讨了识别网络、instar规则和outstar规则在联想学习中的作用，强调它们如何在输入或输出信号缺失时保持记忆。

        前面介绍的都是有监督的学习，这章介绍无监督的学习。
        联想：指系统中输入与输出之间的任何联系。当两个模式相关联时，输入模式称为刺激，输出模式称为响应。

13.2.1 简单联想网络：a = hardlim( w0 * p0 + w * p + b )
        无条件刺激：输入p0必然导致a输出。
        条件刺激：输入p初始时不能导致a输出，经过训练算法后可以实现。

13.2.2 无监督的Hebb规则
        无监督Hebb规则原理：当几个事件同时发生时，人或动物趋向于将其联系在一起。
       &nbs

最低0.47元/天 解锁文章
第十章. Widrow-Hoff学习算法
09-15 2655
Widrow-Hoff算法是一个近似最速下降法，性能指标是均方差。 ADALINE(ADAptive LInear NEuron，自适应线性神经元)网络： a = purelin(W *p + b)         a = W' * p + b         =>         a=x' * z, x=[W; b], z=[p;1] 均方差：          F(x) = E[e^
第四章. 感知机学习规则
08-10 663
4.2.1 学习规则     学习规则：修改权值和偏置的方法和过程。大致分为三类：有监督学习，无监督学习，增强（或分级）学习。     1) 有监督的学习。一堆{输入, 期望输出} 序列来训练网络，调整权值和偏置，从而是实际输出与期望输出越来越接近。感知机的学习属于这种。     2) 增强学习。与1)类似，不过并不给出期望输出，而只给一个级别（或评分），这个级别是对网络在某些输入序列上的性
第十四章. 竞争网络
10-07 511
介绍一些与Hamming网络(第三章)及其相似的一些网络，使用十三章介绍的联想学习规则对模式分类进行自适应学习。 14.2.1 Hamming网络（参见第三章）         横向抑制：每个神经元的输出都对其它神经元的输出产生抑制作用，如第二层递归层中的权值矩阵、         胜者全得竞争：只有一个神经元有非0输出的竞争关系，如第二层递归层 14.2.2 竞争层
操作系统学习笔记 第2章
丰锋的博客
05-04 1276
【考纲内容】（一）进程与线程1.进程与线程的基本概念；进程 / 线程的状态与转换2.线程的实现：内核支持的线程，线程库支持的线程3.进程与线程的组织与控制4.进程间通信：共享内存，消息传递，管道，信号（二）CPU 调度与上下文切换1.调度的基本概念；调度的目标2.调度的实现：调度器 / 调度程序（scheduler），调度的时机与调度方式（抢占式 / 非抢占式），闲逛进程，内核级线程与用户级线程调度3.CPU 调度算法4.多处理机调度5.上下文及其切换机制（三）同步与互斥。
机器学习第15章-规则学习
woshiwu6666的博客
01-11 779
首先用IREP生成一个规则集合R,再用替换的规则内容和增加候选文字生成R'和R''，R和R'和R''中的内容要去重，不能有重复的。每生成一条规则，就做一次剪枝，删除某个元素，生成不同的规则，选择最后的那条添加到规则集合当中，并且去除这条规则覆盖的数据(序贯覆盖)，继续剪枝。删除某个元素，生成不同的规则集，对比不同的规则集的预测效果，选择最后的集合进行下一轮的剪枝，直到剪枝无法提升准确率为止。^中的值表示的是原规则覆盖数据集的分布情况，不带^表示的是拓展规则以后 （增加候选文字），当前规则的分布情况。
2024考研408-操作系统 第三章-内存管理 学习笔记
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
07-17 4966
内存可存放数据，程序执行前需要先放到内存中才能被CPU处理【缓和CPU与硬盘之间的速度矛盾】。CPU执行的程序实际上是存在外存中的，而由于磁盘的读取速度很慢，CPU速度很快，为了解决这种CPU与应硬盘之间的速度矛盾，此时就引入了内存。问题1：在多道程序环境下，系统会有多少个程序并发执行，也就是说会有多个程序的数据需要放到内存中，如何区分各个程序的数据是放在什么地方内？方案：给内存的存储单元编地址。问题2：什么叫做存储单元？每一个存储单元存储多少数据？存储单元。
动手学深度学习pytorch学习笔记 —— 第六章
最新发布
lwangqqq的博客
06-08 1292
本章中介绍的构成所有卷积网络主干的基本元素有卷积层本身、填充和步幅、汇聚层、多通道。
2024考研408-计算机网络 第三章-数据链路层学习笔记
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
08-03 7135
过程：主机A向主机B发送数据，发送方会在对应的数据在每一层会加上相应的控制信息进行封装，之后传输出去，经过中间系统时也会经历解封、封装过程，最终传输到主机B通过解封来取得其中的数据。上图的话可以看到数据是自上而下先封装之后自下而上再解封，当专门只研究数据链路层问题时，我们只关心协议栈的水平方向的各个数据链路层，如下图的箭头所示，这就是这一张研究链路层的一个研究思想。功能概述：数据链路层在物理层提高服务的基础上向网络层提供服务，其最基本的服务是将源自网络层来的数据可靠地传输到相邻节点的目标机的网络层。
计算机操作系统（慕课版）第五章 存储器管理 学习笔记
m0_73678713的博客
02-26 1996
在某系统中，采用固定分区分配管理方式，内存分区（单位字节）情况如图所示，现有大小为1K、9K、33K、121K的多个作业要求进入内存，试画出它们进入内存后的空间分配情况，并说明主存浪费多大？将内存分成若干个分区（大小相等/不相等），除OS占一区外，其余的每一个分区容纳一个用户程序。重定位：把作业地址空间中使用的逻辑地址变换成内存空间中的物理地址的过程。分配方式：单道程序环境下，仅装有一道用户程序，即整个内存的用户空间由该程序独占。单一连续分配，固定分区分配 ，动态分区分配，动态可重定位分区分配。
【操作系统】学习笔记 第5章 存储器管理
memcpy0的博客
06-13 1440
存储器即主存、内存(Memory)，分为两大部分： 系统区：供操作系统使用 用户区：划分为一个或多个区域，供用户进程使用。 存储器管理的主要目标是为用户提供方便、安全和充分大的存储器。 存储器管理的功能 存储空间的分配和回收： 地址变换：将逻辑地址变换为物理地址 存储保护：防止因用户程序错误破坏系统或其他用户，防止程序之间的相互干扰 存储扩充：在逻辑上为用户提供一个比实际内存更大的存储空间 一、存储器管理的基本概念 逻辑地址 (Logical address) ：用户编程时所使用的地址。又称相对地址、虚地址
精选资源
普通心理学第十三章学习PPT课件.pptx
06-01
总之，普通心理学第十三章的学习内容为我们提供了一整套理解学习现象的理论工具。通过加涅、奥苏伯尔的理论以及巴甫洛夫的经典条件作用模型，我们不仅能够更好地分析学习过程中的各种现象，而且能够设计出更有效的...
教育心理学章节习题第八章学习策略.doc
10-21
教育心理学的第八章主要探讨了学习策略，这是学习者为了提高学习效果和效率，有目的、有意识地制定和应用的一系列方法。本章涵盖了多种类型的学习策略，包括认知策略、元认知策略和资源管理策略。 1. 复述策略是指...
CAD绘图教程第一章建筑CAD概述.ppt
11-22
CAD绘图教程第一章建筑CAD概述 本课程是建筑城规学院建筑学专业本科生在学习了《计算机文化基础》、《计算机技术基础》之后，在三年级下期开设的一门专业基础课。其任务是向学生介绍计算机辅助设计（CAD）的基本...
小学教师资格考试《教育心理学》第八章学习策略(1).pdf
11-13
《小学教师资格考试《教育心理学》第八章学习策略(1).pdf》主要涵盖了学习策略的多个方面，包括元认知、学习策略的发展阶段、程序化训练、元认知策略、精细加工策略、完形训练、组织策略、资源管理策略、复述策略...
第七章. 有监督的Hebb学习
09-05 664
线性联想器：a=purelin(Wp), 属于联想存储器的一种     联想存储器：学习Q对标准输入输出向量，{p1,t1}, ..., {pq,tq}. 输入p=px时输出t=tx，输入发生微小波动时输出也应只发生微小波动。     Hebb规则：正的输入产生正的输出，则增加权值，w_new = w_old + alpha*p*t，当t表示对应时刻网络的实际输出时，这是一种无监督学习。而当t
第十二章. 反向传播算法的变形
10-05 453
基本的反向传播算法对实际应用来说太慢了，快速算法的研究粗略分成两类：第一类包括那些使用启发式信息的技术，这源于对标准反向传播算法特定性能的研究。这些启发式技术包括可变的学习速度、使用动量和改变比例向量。第二类研究集中在标准数值优化技术，其实训练前向神经网络减小均方误差只是一个数值优化问题，可以从大量已有的数值算法中选择快速训练算法。         SDBP：称基本的反向传播算法为最速下降反
第八章. 性能曲面和最优点
09-11 445
性能学习和联想学习、竞争学习一样，是一类重要的学习规则。目的在于调整网络参数，优化网络性能。     性能指数：衡量网络性能的定量标准。性能指数在网络性能良好时很小，反之很大。     性能优化的过程实质上就是搜索参数空间（权值和偏置）来减小性能指数。     泰勒级数：越高阶近似，得到近似函数的精度范围越大。     神经网络的性能指数是关于所有参数的函数，需要用多变量形式的泰勒级数。其
第二章: 神经元模型和网络结构
08-08 371
2.2 原理与实例 神经元模型： 单输入 a = f(wp+b), f为传输函数, w为权值, b为偏置, a为输出. 常用的三种传输函数：     * 硬极限: hardlim(n) = {1, n>=0; 0, n     对称硬极限: hardlims(n) = {1, n>=0; -1, n     * 线性: purelin(n) = {a=n}     饱和线性: satl
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值