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1x1x2xn-1xn……Hamming网2Hamming网的基本结构Hamming网由高层及低层网两部分组成。低层网主要用于计算输入模式与诸样本模式的匹配测度;高层网通过“侧抑制”来检出对应于最佳匹配的那个输出结点。Lippman等人的研究报告指出,在执行模式分类时,Hamming网比Hopfield网有明显的优势,如Hamming网所需的连接数与网络节点数成线性关系,而Hopfield网所需的连接数与网络结点成平方关系。另外,与前面的BP网相比,Hamming网有:收敛快、不会陷入局部最小、加入新样本时不需重新学习等。3Hamming网的学习算法(1)赋连接权值及阈值
对低层
对高层表示从输入i到结点j的权值,表示结点j的阈值;是高层网中从结点k到结点l的连接权值;是第j个样本模式的第i个元素值;n为样本或输入模式的元素个数;m为样本数目。4(2)用未知输入模式进行初始化:5(3)按下式迭代,直到网络收敛:已经证明,只要参数选择适当,则Hamming网一定收敛。在最坏情况下,收敛的时间复杂度为O(P=ln(PN)).其中,P是H
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