vault backup: 2026-05-08 11:22:10

00 Inbox/Сети Хопфилда и Хэмминга.md

@@ -20,7 +20,6 @@ title: Сети Хопфилда и Хэмминга
 
 ## Архитектура сети Хопфилда
 
-![[Pasted image 20260508103431.png|420]]
 Однослойная сеть с обратными связями
 Инициализация сети == инициализация выходов
 Выходы идут на входы всех нейронов, кроме его самого.
@@ -39,4 +38,18 @@ title: Сети Хопфилда и Хэмминга
 - 1 слой (работает один раз, запоминая)
 - 2 слой
 В каждом слое столько нейронов, сколько образцов необходимо запомнить.
-Входной образ - вектор
+Входной образ - вектор размерностью $n$.
+
+![[Pasted image 20260508103431.png|420]]
+
+Связаны обратными ингибиторными связами.
+Где обратная связь нейрона с самим собой $=1$, остальные $=-\epsilon$
+
+В сети Хэмминга −ε **(-эпсилон)** — это весовой коэффициент **тормозящих (ингибиторных) синапсов**, связывающих нейроны во втором слое между собой.
+
+**Его основные характеристики и роль в сети:**
+
+- **Расположение и архитектура:** Во втором слое сети Хэмминга каждый нейрон связан сам с собой петлей положительной обратной связи, вес которой равен +1. При этом со всеми _остальными_ нейронами своего слоя он соединен отрицательными обратными связями, вес которых равен −ε.
+- **Допустимые значения:** Величина ε всегда берется как небольшое положительное число из диапазона $0<ε<\frac{1}{m}$, где $m$ — общее количество эталонных образцов, хранящихся в сети
+### Функционирование 
+Инициализация - начальное назначение весов