Содержание
1.1. Общие сведения о нейронной сети Хопфилда
1.2. Алгоритм функционирования сети Хопфилда
1.3. Работа нейронной сети Хопфилда
1.4. Программная реализация нейронной сети Хопфилда для восстановления
искаженных (зашумленных) изображений
Выдержка из текста
Сети, рассмотренные в предыдущих лабораторных работах, не имели обратных связей, т. е. связей, идущих от выходов сетей к их входам. Отсутствие обратной связи гарантирует безусловную устойчивость сетей. (Они не могут войти в режим, когда выход беспрерывно блуждает от состояния к состоянию и не пригоден для использования.) Но это весьма желательное качество достигается не бесплатно: сети без обратных связей обладают более ограниченными возможностями по сравнению с сетями с обратными связями. Так как сети с обратными связями имеют пути, передающие сигналы от выходов к входам, то отклик таких сетей является динамическим, т. е. после приложения нового входа вычисляется значение выхода, которое, передаваясь по сети обратной связи, модифицирует вход. Затем выход повторно вычисляется, и процесс повторяется снова и снова
Список использованной литературы
а) основная
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. — Пер. с англ., 1992. — 118 с.
2. Кириченко А.А. Нейропакеты — современный интеллектуальный инструмент исследователя, 2013. Сетевое электронное издание учебного пособия.
3. Лабораторные работы в Deductor Studio 5.2, BaseGroup Labs, 2011. Сетевое электронное издание учебного пособия.
б) дополнительная
1. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2-e изд.: Пер. с анrл. – М. Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с.: ил.
2. Каширина И.Л. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. — Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. — 51 с.