反馈神经网络与Hopfield,非线性动力学 神经网络

反馈神经网络与Hopfield,非线性动力学 神经网络

Hopfield神经网络(HNN) 美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于1982年提出一种单层反馈神经网络，后来人们将这种反馈网络称作Hopfield 网。Hopfield神经网络是(HNN)反馈网络中下列人工神经网络属于反馈网络的是() A. Hopfield网B. BP网络C. 多层感知器D. LVQ网络相关知识点：物质的化学变化化学变化和化学反应化学变化的基本特征化学性质与物

Hopfield网络分为连续性和离散型，分别记为CHNN和DHNN。这里主要讲解DHNN。二、DHNN 1. 网络结构与工作方式DHNN的特点是任一神经元的输出xi均通过链接权wij反结构和工作方式根据神经网络运行过程中的信息流向，可分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络(如BP神经网络)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

Hopfield 神经网络是一种全连接、反馈型网络，包括离散型和连续型两种。离散型Hopfield 神经网络(简称DHNN)是一种单层的、输入输出均为二值的神经网络，其结构如Hopfield神经网络是一种单层反馈，循环的从输入到输出有反馈的联想记忆网络。离散型为DHNN(Discrete Hopfield Neural Network)和连续型CHNN(Continues Hopfiel

以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、kohol on模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神3、神经网络Hopfield模型一、Hopfield模型概述1982年，美国加州工学院J.Hopfield发表一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文。他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型—