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第5讲 反馈型Hopfield神经网络 Hopfield递归网络是美国加洲理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于1983年提出的,他对神经网络学科的发展史颇具影响。作为一个著名的物理学家，J.J.Hopfield在早期学术活动中，他曾研究光和固体之间的相互作用。后来，他集中精力研究生物分子间的电子转移机制。他在数学和物理学上的学术研究和他后来在生物学上经验的结合，为他在神经网络上提出的概念和所作出的贡献奠定了基础。 J.J.Hopfield分别在1982年和1984年发表了两篇非常有影响的研究论文[1-2]，在这两篇文章中集中了许多前人的观点，如MP神经网络模型[3]，Grossberg的改进模型[4]，Anderson和 Kohonen的线性联想器模型等[5-6]，并把一些重要思想结合起来进行简明的数学分析，其重要内容之一就是在反馈神经网络中引入了“能量函数”的概念，这一概念的提出对神经网络的研究有重大意义，它使神经网络运行稳定性的判定有了可靠的依据。并应用Hopfield网络成功地求解了优化组合问题中最有代表性的TSP问题[7]，从而开创了神经网络用于智能信息处理的新途径。 Hopfield网络按网络输入和输出的数字形式不同可分为离散型和连续型两种网络,即： ①离散型Hopfield神经网络——DHNN(Discrete Hopfield Neural Network)； ②连续型Hopfield神经网络——CHNN(Continues Hopfield Neural Network)。 下面介绍其原理与结构。 3.1 离散Hopfield神经网络模型 3.1.1 DHNN结构与工作方式 1.DHNN结构 它是一种单层全反馈网络,共有个神经元。每个神经元都通过连接权接收所有其它神经元输出反馈来的信息，其目的是为了让任一神经元的输出能接受所有神经元输出的控制,从而使各神经元能相互制约。其结构如图3-1所示。 * * * * *
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