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DL之HNN:Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(二)

简介: DL之HNN:Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(一)
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2、DHNN网络权值的选取


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二、HNN之CHNN


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      连续Hopfield神经网络CHNN(Continuous Hopfield Neural Network)与DHNN在拓扑结构上是一致的。


HNN与DHNN的主要区别—CHNN采用S型连续的Sigmoid函数:CHNN与DHNN不同之处在于其函数g不是阶跃函数,而是S型的连续函数。

(1)、CHNN与DHNN的主要差别在于:CHNN神经元激活函数使用Sigmoid函数,而DHNN神经元激活函数使用了硬极限函数。

CHNN的各个神经元同步式工作:CHNN在时间上是连续的,所以CHNN网络中各个神经元是处于同步方式工作的。

CHNN网络是稳定的条件—函数连续且有界+权值 系数矩阵对称:当CHNN网络的神经元传递函数g是连续且有界的(如Sigmoid函数),并且CHNN网络的权值系数矩阵对称,则这个CHNN网络是稳定的。

1、优化问题


       在实际应用中的系统,如果其优化问题可以用能量函数E(t)作为目标函数,那么CHNN网络和优化问题直接对应。这样,大量优化问题都可以用CHNN网络来求解。这也是Hopfield网络用于神经计算的基本原因。


 


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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