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Hopfield網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)算法最初是由美國(guó)物理學(xué)家J.J Hopfield于1982年首先提出的,曾經(jīng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)程開(kāi)辟了新的研究途徑。它利用與階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的結(jié)構(gòu)特征和學(xué)習(xí)方法,模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶機(jī)理,獲得了令人滿意的結(jié)果。
Hopf ield最早提出的網(wǎng)絡(luò)是二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元的輸出只取1和0,所以,也稱離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Discrete Hopfield Neural Network,DHNN)。在離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)中,所采用的神經(jīng)元是二值神經(jīng)元,因此,所輸出的離散值1和0分別表示神經(jīng)元處于激活和抑制狀 態(tài)。
離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如下圖所示。
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