
Python 實(shí)現(xiàn) Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)
通過(guò)介紹離散型 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)型 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使學(xué)習(xí)者理解該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模式,
并通過(guò) TSP 問(wèn)題理解 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。
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Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DHNN與CHNN)
1.DHNN與CHNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性
3.吸引子與吸引域模型
4.能量函數(shù) 5.DHNN與CHNN網(wǎng)絡(luò)權(quán)值賦值
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CHNN 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用:TSP 問(wèn)題
1.連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
2.Python的基本用法
3.NumPy、Matplotlib庫(kù)的基本使用
