Hopfield神经网络

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历史版本

Hopfield神经网络是一种递归神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。

简介

Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfield网络也提供了模拟人类记忆的模型。

离散Hopfield网络是一个单层网络，有

个神经元节点，每个神经元的输出均接到其它神经元的输入。各节点没有自反馈。每个节点都可处于一种可能的状态（1或－1），即当该神经元所受的刺激超过其阀值时，神经元就处于一种状态（比如1），否则神经元就始终处于另一状态（比如－1）。整个网络有两种工作方式：即异步方式和同步方式。