Control 版 (精华区)

发信人: whynot (精诚所至，金石为开), 信区: Control
标  题: [转载] 神经网络(1)
发信站: 紫 丁 香 (Sun Sep 19 21:39:49 1999), 转信

【 以下文字转载自 Electronics 讨论区 】
【 原文由 whynot 所发表 】
一.Hopfield神经网络                                                              
    1.离散型Hopfield神经网络                                                     
    离散型Hopfield神经网络由 N个神经元互连而成。神经元的输出为离散值1和0（或-1   
),它们分别代表神经元的激活和抑制状态。 这种神经网络的各神经元相互连接，其连接    
强度用权值表示，N*N维矩阵称之为权矩阵。每个神经元都有一阀值（或称门限值）。权    
矩阵和阀矢量就定义唯一一个 N维的离散型Hopfield神经网络。                         
    稳定性、存储容量、吸引半径和收敛时间是度量这种神经网络性能的四大指标。       
                                                                                 
    2.连续状态Hopfield神经网络                                                   
    连续状态Hopfield神经网络同样由 N个神经元互连而成，但神经元的输出不再是离散   
值0和1，而可以在某一区间连续变化。g(i)(u)为第i个神经元的传递函数，通常取连续、   
有界和单调增长的Sigmoid函数                                                      
            g(i)(u)=0.5*[1+tanh(u/u0)]                                           
根据网络的稳定性定理，若网络中神经元传递函数为单调增长的连续有界函数，当dE/dt    
<=0，网络是稳定的。而Hopfield神经网络的能量函数是单调下降的，其网络证明是稳定    
的，稳定点且稳定点对应着能量函数E(t)的极小点。                                   
    任何一个目标函数可以化为能量函数（有关其形式，请查有关书籍）的优化问题，均   
可以由这种连续状态的Hopfield神经网络来求解。由于这种网络具有连续时间动力学性质   

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                 因一个词的力量
                 我重新开始生活
                 我生来就认识你
                 要把你称作
                           自由

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