Восстановление неполных и искаженных данных с помощью нейронной сети Хопфилда

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.

Похожие записи