Dmitry
26 lines
2.3 KiB
Markdown
26 lines
2.3 KiB
Markdown
---
|
|
status: seed
|
|
type: concept
|
|
tags: []
|
|
created: 2025-12-17
|
|
updated: 2026-05-08
|
|
title: Сети Хопфилда и Хэмминга
|
|
---
|
|
|
|
# Сети Хопфилда и Хэмминга
|
|
|
|
- В сетях данного вида весовые коэффы синапсов рассчитываются только однажды перед началом функционирования *только однажды* перед началом функционированяи сети на основе ифнормации об обрабатываемых данных, и всё обучение сводится к этому расчету;
|
|
- Т.е. после первичного задания весов, веса не корректируются;
|
|
- Последующий ввод информации по объектам можно воспринимать как "обучение", но на деле, сеть просто запоминает образы;
|
|
- Сети Хопфилда и Хэмминга лучше всего организуют ассоциативную память;
|
|
- Задача: известен некоторый набор образцов (эталоном), которым мы хотим обучить сеть (изображения, звуки и т.д.);
|
|
- Сеть должна из необработанного сигнала, поданного на вход, выделить (вспомнить) соответствующий образец, если такой будет найден, или дать заключение, что такого образца нет;
|
|
- Если сигналы представляются как изображения, то в случае удачной идентификации, мы видим полностью совпадающий образ (Для Хопфилда), или номер в базе (Хемминг).
|
|
![[Pasted image 20260508103342.png|500]]
|
|
|
|
## 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. |