日志
Hopfield神经网络详解
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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。
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。
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态，用 xj 表示。
所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态
反馈网络的输入就是网络的状态初始值，表示为 X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T
反馈网络在外界输入激发下，从初始状态进入动态演变过程，变化规律为
xj=f(net(j))
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