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

讲的什么 这部分主要讲离散的 Hopfield 网络权值的计算方法,以及网络记忆容量.主要参考了网上搜到的一些相关 PPT.   DHNN 的训练方法 常见的学习方法中有海布法,还有 \(\delta\) 学习规则方法.伪逆法.正交化的权值设计方法等,正交化的权值设计方法是 Matlab 中库函数 solvehop.m 中采用的,该方法的具体介绍和证明可参考论文:[人工神经网络的数学模型建立及成矿预测 BP 网络的实现].我们着重介绍一下海布法.   海布调节规则 在 DHNN 的网络训练过程中

一.前言 经过一段时间的积累,对于神经网络,已经基本掌握了感知器.BP算法及其改进.AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识,下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络.前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数(激活函数)使得网络具有复杂的非线性映射能力.前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定,而与网络先前的输出状态无关.J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引入了能量函数的概念,使得反馈型神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据,1985年Hopfield和Tan

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在

在深度学习中,批量归一化(batch normalization)以及对损失函数加一些正则项这两类方法,一般可以提升模型的性能.这两类方法基本上都属于权重约束,用于减少深度学习神经网络模型对训练数据的过拟合,并改善模型对新数据的性能.       目前,存在多种类型的权重约束方法,例如最大化或单位向量归一化,有些方法也必须需要配置超参数.       在本教程中,使用Keras API,用于向深度学习神经网络模型添加权重约束以减少过拟合.       完成本教程后,您将了解: 如何使用Keras

Hinton课程第11课 这部分的课程算是个知识背景,讲述RBM的来源吧,毕竟是按照hopfield--BM-RBM的路线过来的. 因为水平有限,都是直译,如果纠结某句话,肯定看不懂,所以这些课程只需要1.看ppt内容:2.通读下面的说明:3.自己进行理解即可.直译导致的就是感觉词不达意,而且对于水平有限的我来说,虽然直译让人看不懂,但是好歹不会因为添加自己的理解而形成误导. 这部分有个课外读物:http://www.scholarpedia.org/article/Boltzmann_mach

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

Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y  \quad where \quad \Delta Y=y-label$   (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函

  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

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

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器

四 ArcEngine实现创建网络数据集 ArcEngine创建网络数据集的过程,与ArcMap设置的过程类似,主要通过六个步骤即可以实现. 1 定义网络数据集对象,并设置基本属性,包括网络数据集名称,空间参考,空间范围等内容. 关键代码如下: /// <summary> /// 创建网络数据集对象 /// </summary> /// <param name="featureDataset">包含网络数据集的空间要素集</param>

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

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor

视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

两派 1. 新的卷机计算方法 这种是直接提出新的卷机计算方式,从而减少参数,达到压缩模型的效果,例如SqueezedNet,mobileNet SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 修改网络结构,类似于mobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appli

第四章 数值计算(numerical calculation)和第五章 机器学习基础下去自己看. 一.深度前馈网络(Deep Feedfarward Network,DFN)概要: DFN:深度前馈网络,或前馈神经网络(FFN)/多层感知机(MLP) 目标:近似模拟某函数f  y=f(x;θ) 学习参数θ的值,得到最佳的函数近似. 注:并非完美模拟大脑,只是实现统计泛化,函数近似机.源于大脑,但远远比不上大脑 结构:  f(x)=f(3)(f(2)(f(1)(x))) 前馈(feedforwar

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 接(PRML5-神经网络(1)) 5.5NN中的正则化 NN的输入层和输出层的单元个数都是按照数据集定义的,只有中间的隐藏层的单元个数是自由参数,通过最大似然求得一个最优值,防止出现欠拟合和过拟合.不过泛化误差不是一个简单的关于的函数,因为在误差函数中有许多的局部最小存在,如下图所示: 图5.5.1网络中隐藏单元数量不同(x轴)的情况下平方和误差函数在测试集上的误差,在每个网络size上有30

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