线性神经网络 2a1 构建连续Hopfield 网络

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,例,2-,10-,1,M,构建,连续,Hopfield,网络,1,连续,Hopfield,网络,结构,与,模型,Matlab,神经网络工具箱中，给出的是,连续,Hopfield,网络的离散化模型；,非线性作用函数为对称饱和线性函数，,见下页。,2,连续,Hopfield,网络,结构,与,模型,M,用,符号,书用,符号,3,1 构建函数,其中,：,平衡期望值矩阵,。,非线性作用函数,3,网络仿真函数,y=,sim,(net,a b,c),构建,连续,Hopfield,网络,4,构建,连续,Hopfield,网络,用于联想记忆,用于优化计算,5,构建,连续,Hopfield,网络,构建2神经元的,CHNN：m 2a1a.m,给定两个稳态，1个随机初态（二维平面）,（1）用于联想记忆（稳态给定，求取权系值）,（2）用于优化计算（权系值已知，由随机初态寻找稳态）,6,构建,连续,Hopfield,网络,Matlab,程序：,m2a1a.m,7,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1a.m,执行结果,给定两个稳态（*）,8,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1a.m,执行结果,任意一个初态（,o）,9,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1a.m,执行结果,初态（,o）,收敛于一个稳态（*）的过程,初态（,o）,收敛于稳态的过程,10,Command Window:,w=0.6925 -0.4694,-0.4694 0.6925,b=0,0,v=1 -1,-1 1,y=1 -1,-1 1,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1a.m,执行结果,11,构建,连续,Hopfield,网络,构建2神经元的,CHNN：m 2a1b.m,给定两个稳态，6个随机初态（二维平面）,收敛到两个稳态,12,构建,连续,Hopfield,网络,Matlab,程序：,m2a1b.m,13,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,给定两个稳态（*）,14,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于稳态（*）的过程,每个点收敛到稳态的过程（共6点）,15,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于平衡点（*）的过程,16,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于平衡点（*）的过程,17,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于平衡点（*）的过程,18,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于平衡点（*）的过程,19,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,初态（,o）,收敛于平衡点（*）的过程,20,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1b.m,执行结果,Command Window:,v=,1 -1,-1 1,y=,1 -1,-1 1,21,构建,连续,Hopfield,网络,构建3个神经元,CHNN：,m,2a1c.m,给定两个稳态，5个随机初态（3维平面）,实验验证联想记忆能力,22,构建,连续,Hopfield,网络,Matlab,程序：,m2a1c.m,23,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1c.m,执行结果,给定两个稳态（*）,24,构建,连续,Hopfield,网络,m2a1c.m,执行结果,5个初态（,）,收敛于稳态（*）的过程,25,构建,连续,Hopfield,网络,思考与练习,对于,CHNN，,如何理解：,用于联想记忆？,用于优化计算？,二者是对偶的？,26,结束,27,