Dmitry
20 lines
2.4 KiB
Markdown
20 lines
2.4 KiB
Markdown
---
|
|
status: seed
|
|
type: concept
|
|
tags: []
|
|
created: 2025-12-17
|
|
updated: 2026-05-14
|
|
aliases:
|
|
- Функционирование сети Хопфилда
|
|
---
|
|
# Функционирование сети Хопфилда
|
|
1) На вход подается неизвестный сигнал. Фактически, ввд осуществляется установкой значений аксонов. $y_{i}(0) = x_{i},\ i=0,\dots,n-1$, поэтому обозначение на схеме сети входных синапсов в явном виде носит чисто условных характер Ноль в скобке обозначение нулевую итерацию в цикле работы сети.
|
|
2) Расчет нового состояние нейронов: $s_{j}(p+1)=\sum\limits_{i=1}^{n-1}w_{ij}y_{i}(p),\ j=0,\dots,n-1$ и новые значение аксонов $y_{j}(p+1)=f[s_{j}(p+1)]$, где $f$ - функция активации в виде скачка.
|
|
![[Pasted image 20260514115340.png|300]]
|
|
3) Проверка, изменились ли выходные данные значения аксонов за последнюю итерацию. Если да, то переход в пункту 2, иначе (если выходы стабилизировались) - конец. При этом, выходной вектор представляет собой образец, наилучшим образом сочетающийся с входными данными.
|
|
|
|
- Иногда сеть не может провести распознавание и выдает на выходе несуществующий образ - связано это с проблемой ограниченности возможностей сети. Для сети Хопфилда число запоминаемых образов не должно превышать $m \approx 0,15n$
|
|
- Кроме того, если два образа будут сильно похожи, то они, вероятно, будут вызывать у сети перекрестные ассоциации, то есть предъявление первого вектора, приведет к появлению на вхыоде второго и наоборот.
|
|
- Сеть может завершить или исправить образ, но не может ассоциировать полученный образ с другим.
|
|
|