vault backup: 2026-05-14 11:09:10

90 Library/11 Machine Learning/Нейронные сети.md

@@ -165,6 +165,8 @@ $$
 
 Преимущество нейронных сетей - обучаемость. Веса сети можно представить как набор матриц. Суть обучения сводится к настройке этих весов так, чтобы для входного объекта $X$ сеть выдавала выход $Y$, близкий к правильному ответу $D$.
 
+Отдельный класс составляют сети ассоциативной памяти, например [[Сети Хопфилда и Хэмминга]]. В них веса могут задаваться один раз по эталонным образам, а дальнейшая работа сводится к восстановлению или выбору ближайшего сохранённого образа.
+
 ## Обучение с учителем
 
 Процесс обучения с учителем:
@@ -201,4 +203,5 @@ $$
 
 - [[Обратное распространение ошибки]]
 - [[Backpropagation для многослойной нейронной сети]]
+- [[Сети Хопфилда и Хэмминга]]
 - [[Линейные модели]]