---
status: seed
type: concept
tags: []
created: 2025-12-17
updated: 2026-05-14
title:
---
Когда нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала образ, а достаточно, например, получать номер образа, ассоциативную память успешно реализует сеть Хемминга. Данная сеть характеризуется, по сравнению с сетью Хопфилда, меньшими затратами на память и объемом вычислений.
Идея работы сети состоит в нахождении расстояния Хемминга (Манхеттенского) от тестируемого образа до всех образов.
Расстоянем Хемминга называется число отличающихся битов в двух бинарных векторах. 
Сеть должна выбрать образ с минимальным расстоянием до неизветного входного сигнала, в результате чего будет активирован только ОДИН выход сети, который соответствует этому образу.


![[Pasted image 20260514120654.png]]

Сеть состоит из двух слоев. Первый и второй слои имеют по $m$ нейронов, где $m$ - число образов.
Нейроны первого слоя имеют по $n$ синапсов, соединенных со входами сети (образуют фиксивный нулевой слой).
Нейроны второго уровня связаны между собой ингибиторными (отрицательными обратным) синаптическими связями.

Единственный синапс с положительной обратной связью для каждого нейрона, соединен с его же аксоном.

## Алгоритм функционирования
На стадии инициализации, весовым коэффициентам