连续型Hopfield在matlab中没有直接的工具箱,所以我们们根据Hopfield给出的连续行算法自行编写程序.本文中,以求解旅行商 问题来建立Hopfield网络,并得到解,但是该解不一定是最优解,用Hopfield得到的解可能是次优解,或没有解.直接上问题: 8个城市的坐标: 0.100000000000000 0.1000000000000000.900000000000000 0.5000000000000000.900000000000000 0.100000000000000

一.TSP问题 旅行商问题,又叫货郎担问题.它是指如下问题:在完全图中寻找一条最短的哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路问题:给定一个图,判断图中是否存在哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路:寻找一条回路,经过图中所有点且每个点只经过一次. 欧拉回路:寻找一条回路,经过图中所有的边且每条边只经过一次. 判断一个图是否存在欧拉回路只需要判断每个顶点的出度和入度是否相同. 判断一个图是否存在一条哈密尔顿回路是一个NP问题. 旅行商问题和哈密尔顿回路问题最大的区别在于:旅行商研究的图是完全图,必然存在一条哈密尔顿回路

神经网络分类 多层神经网络:模式识别 相互连接型网络:通过联想记忆去除数据中的噪声 1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络. 联想记忆 当输入模式为某种状态时,输出端要给出与之相应的输出模式. 如果输入模式与输出模式一致,成为自联想记忆,否则,成为异联想记忆. Hopfield 网络结构上,Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络.每个神经元既是输入也是输出,网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元,同时又都接收所有其它神经元

根据其提出者,John Joseph Hopfield 命名.Hopfield 在 1982 年提出的划时代的:Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities 一文.顾名思义,从论文的名字中我们就可看出,Hopfield 神经网络是将物理学的相关思想(动力学)引入到神经网络的构造当中,事实上,Hopfield 本人正是一位物理学家. 这里所谓动力学的方式,不像 BP 神经网

前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络.它是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列.每个神经元只与前一层的神经元相连.接收前一层的输出,并输出给下一层,数据正想流动,输出仅由当前的输入和网络权值决定,各层间没有反馈.包括:单层感知器,线性神经网络,BP神经网络.RBF神经网络等. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,包括RNN.LSTM.GRU等:另一种是结构递归神经网络(recursi

这个网络的内部使用的是hebb学习规则 贴上两段代码: package geym.nn.hopfiled; import java.util.Arrays; import org.neuroph.core.data.DataSet; import org.neuroph.core.data.DataSetRow; import org.neuroph.nnet.Hopfield; import org.neuroph.nnet.comp.neuron.InputOutputNeuron; imp

Hopfield神经网络使用说明. 该神经网络有两个特点: 1,输出值只有0,1 2,Hopfield没有输入(input) 这里解释一下第二个特点,什么叫没有输入?因为在使用Hopfield网络的时候,多用于图像仿真,图像仿真意思就是先给你一些标准的图像, 比如1~9的数字,然后用一些别的测试图像(模糊不清,让人识别基本靠半猜半看)去逼近标准图像.而所谓的没有输入,意思就是指,你输入的图像就是 输出结果,那么Hopfield就认为没有输入.MATLAB官方说明:Since Hopfield n

1982年,J．Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络,这个网络称为Hopfield网络模型,也称Hopfield模型.Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络,从输出到输入有反馈连接.Hopfield网络有离散型和连续型两种. 反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端:所以,Hopfield网络在输入的激励下,会产生不断的状态变化.当有输入之后,可以求取出Hopfield的输出,这个输出反馈到输入从而产生新的输出,这个反馈过程一直进行下去.如果Hopfield网络是一个能收敛的

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

神经网络基本模型: 1.前向神经网络:无圈的有向图N=(V,E,W),其中,V为神经元集合,E为连结权值集合,W为每一连结赋予一实值的权重. 神经元集V可以被分成无接受域的输入结点集V1,无投射域的输出结点集V0和既有接受域又有投射域的隐结点集VH. 一般的前向神经网络包括一个输入层.一个输出层和若干隐单元. 隐单元可分层也可以不分层.若分层,则成为多层前向神经网络. 网络的输入.输出神经元的激励函数一般取线性函数,而隐单元则为非线性函数. 前向神经网络的输入单元从外部环境中接受信号,经处理将输

讲的什么 这部分主要对 Hopfield 网络作一大概的介绍.写了其模型结构.能量函数和网络的动作方式.主要参考了网上搜到的一些相关 PPT.   概述 早在 1982 年,Hopfield 发表的文章:[Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities] 中就提出了一种基于能量的模型(Energy Based Model,EBM)--可用作联想存储的互连网络,这算是现在人工

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1

一.CNN的原理 1.CNN的思想: (1)借鉴了hopfield神经网络和CA a.hopfield的非线性动力学(主要是用于优化问题,比如旅行商问题等NP问题),Hopfield的能量函数的概念,Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b.CA细胞自动机,局部连接的时间和空间都离散的动力学系统,CNN借鉴了CA的细胞的概念和局部性.一致性.平行性等特点 2.结构和模型 (1)结构图如下图所示: (2)理论模型 半径和领域:半径r和领域N(r),3*3邻域和5*5邻域等 CNN的状态方程:

初识机器学习算法有哪些? 机器学习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容,凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多或少的会用到机器学习的算法. 机器学习有很多算法,不过大的方面可分为两类:一个是学习的方式,一个是算法的类似性. 学习方式: 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

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离散型hopfield神经网络.参考自http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/hopfield.html实现的草稿版本: # http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/hopfield.html attractors = np.array([[0, 1, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0, 1]]) print('attractors:\n', attractors) weight_matrix = np.z

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数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

一.深度学习的发展历程 深度学习的起源阶段 深度学习的发展阶段 深度学习的爆发阶段 二.深度学习的应用 自然语言处理 语音识别与合成 图像领域 三．参考文献   一.深度学习的发展历程 作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注.然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史.接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程. 深度学习的起源阶段 1943年,心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文<神经活动中内在思想的逻辑演算>[1],提出了M