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文档简介

前面的内容：(1)二进制影射神经网络学习算法(2)卡诺图法和几何法第六章：联想存储器学习算法Hopfield联想存储器，N个神经元平均存储O()个样本。HAM的联想能力不确定，没有人给出振奋的结论。Hamming神经网络可以做的不错。问题：样本X1=(x11, x12, , x1n)T0,1nX2=(x21,x22,x2n)T0,1nXN=(xN1,xN2,xNn)T0,1n欲构造联想存储器存储这些样本，具有联想能力。Hamming神经网络当作联想存储器存储容量：用N+n个神经元存储N个样本。联想能力：输入向量X，输出与XHamming距离最近的样本Xi。证明竞争层收敛性，(1)第i个匹配层神经元输出Li=n-dH(X, Xi)+di(2)LiLj0，则Si(t)Sj(t)0(3)L1, L2, LN中，Lm最大，则Sm(t)0。(4)Sj(t)=0，则，Sj(t+1)=0(5)Smin(t+1)Smin(t)Smin(1)=f(Smin(0)-e)，若e=，则Smin(1)=0要证明另外一些结论。第7章，神经网络优化计算前面讲过连续Hopfield神经网络，现在讲怎么用，书上讲的是最短路问题和TSP问题的神经网络求解。因为不令人易懂，所以讲A/D转换原来的神经网络：E(t)=思想：将问题的解描述成上述能量的形式，就可以根据能量函数计算出连续Hopfield神经网络的所有连接权值，计算出
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