反馈神经网络

反馈神经网络Tag内容描述：<p>1、第三讲 反馈神经网络,本章知识结构,概述 离散Hopfield网络 连续Hopfield网络 连续Hopfield网络的应用优化计算,3.1 概述,联想特性是ANN的一个重要特性。前面介绍的网络模型属于前向NN，从学习的角度看，具有较强的学习能力，结构简单，易于编程。从系统角度看，属于静态的非线性映射，通过简单的非线性处理单元的复合映射可获得复杂的非线性处理能力。但他们因此缺乏反馈，所以并不是强有力的动力学系统。联想特性是ANN的一个重要特性，主要包括联想映射和联想记忆。前馈网络具有诱人的联想映射能力，而不具备联想记忆能力。在反馈NN中，我。</p><p>2、9 反馈型神经网络,Recurrent Neural Network,反馈型神经网络是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有：Elman网络和Hopfield网络。 Elman网络是两层反向传播网络，隐层和输入向量连接的神经元，其输出不仅作为输出层的输入，而且还连接隐层内的另外一些神经元，反馈至隐层的输入。由于其输入表示了信号的空域信息，而反馈支路是一个延迟单元，反映了信号的时域信息，所以Elman网络可以在时域和空域进行模式识别。 Hopfield网络又称为联想记忆网络，它常常存储了一个或多个稳定的目。</p><p>3、反馈型神经网络,1.前馈型与反馈型神经网络的比较,(1) 前馈型神经网络只表达输入输出之间的映射关系，实现非线性映射；反馈型神经网络考虑输入输出之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述，反馈型神经网络是一个非线性动力学系统。 (2) 前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型神经网络的学习主要采用Hebb规则，一般情况下计算的收敛速度很快，并且它与电子电路有明显的对应关系，使得网络易于用硬件实现。 (3) 前馈型神经网络学习训练的目的是快速收敛，一般用误差函数来判定其收敛程度；反馈型神经。</p><p>4、第五章反馈神经网络,5反馈神经网络,Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记作DHNN(DiscreteHopfieldNeuralNetwork)和CHNN(ContinuesHopfieldNeuralNetwork)，本章重点讨论前一种类型。,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。</p><p>5、前馈神经网络 前馈神经网络的结构一般包含输入层 输出层 及隐含层 隐含层可以是一层或多层 各神经元只接收前一层的输出作为自己的输入 并且将其输出给下一层 整个网络中没有反馈 每一个神经元都可以有任意多个输入 但只允许有一个输出 图1选择只含一个隐含层的前馈神经网络 其原理框图如图1所示 图1 三层前馈神经网络结构图 输入层 隐含层 输出层 图中 只有前向输出 各层神经元之间的连接用权值表示 设输入。</p><p>6、第三讲 反馈神经网络,本章知识结构,概述 离散Hopfield网络 连续Hopfield网络 连续Hopfield网络的应用优化计算,3.1 概述,联想特性是ANN的一个重要特性。前面介绍的网络模型属于前向NN，从学习的角度看，具有较强的学习能力，结构简单，易于编程。从系统角度看，属于静态的非线性映射，通过简单的非线性处理单元的复合映射可获得复杂的非线性处理能力。但他们因此缺乏反馈，所以并不是强有。</p><p>7、第五章 反馈神经网络,5 反馈神经网络,Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记作DHNN (Discrete Hopfield Neural Network) 和CHNN (Continues Hopfield Neural Network)，本章重点讨论前一种类型。,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。</p><p>8、第五章 反馈神经网络,5 反馈神经网络,Hopfield网络分为离散型和连续型两种网络模型，分别记作DHNN (Discrete Hopfield Neural Network) 和CHNN (Continues Hopfield Neural Network)，本章重点讨论前一种类型。,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。</p>