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1、大連理工大學(xué)碩士學(xué)位論文離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在聯(lián)想記憶方面的應(yīng)用姓名:劉照升申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):運(yùn)籌學(xué)與控制論指導(dǎo)教師:郭崇慧20081201離散Hoptield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在聯(lián)想記憶方面的應(yīng)用DiscreteHopfieldNeuralNetworkanditsApplicationInAssociativeMemo噦AbstractHopfieldneuralnetworkiSaimportantartificial
2、neuralnetworkandiSwidelyusedInthisdissertation,sometheoriesondiscreteHopfieldneuralnetworkanditsapplicationinassociativememoryareinvestigatedindetailAtthesanletime,discreteHopfieldneuralnetworkwithdelayisalsostudiedFist,
3、thestabletheoryondiscreteHopfieldneuralnetworkisinvestigated,theoriginalstabilityresultsareinvestigatedindetail,thestepsrequiredforconvergencehavebeenstudiedindetailaftertheenergyfunctionreachedtheextremism,itisaveryimpo
4、rtantproblemthatisnotconsideredindetailinoriginalproofTheconditionwhichthenon—symmetricalweightmatrixshouldsatisfyforthenetworktoconvergetoastablepointisobtained,thiswillhelpUStounderstandthenetworktoapointTheselectionof
5、theactivationfunctionofaneuronisstudied,wepresentourpointaboutthisquestion,theconvergencepropertyattheaspectofconvergencestepsisimprovedWealsogivesomeexamplescorrespondingeachstabilityresultSOthatwecaildeeplyunderstandth
6、econvergenceresultsandtheconceptoftheoperatingmodes。Secondly,therelatedproblemsofassociativememoryarestudied,theyarethekeyproblemsweinvestigatedFirst,weexplaintheconceptoftheassociativememory,discussthecriteriatoassessth
7、eperformanceoftheassociativememorynetworkandtheperformanceofthemethodstoconstructtheassociativememorynetworkThentheideaandperfofinanceoftheneuralnetworkbasedontheouterproductequationlearningrulealereviewedindetailBasedon
8、theformerresult,weprovethattheneuralnetworkbasedontheouterproductequationleamingruleconvergesafteronlyoneiterationundertheparalleloperationmodeiftheactivatefunctionistakenasweprefer,thisreducesthecomplexityofresearchCont
9、raposetheshortcomingofHopfieldassociativememorynetwork,aprojectbasedontheouterproductequationrulewhichCandiscriminatethememorystateandthespuriousstateiSpresentedAccordingtoOurproject,thenetworkentersa2cycleafteroneiterat
10、ionwheneveraninputiSnotwithinthebasinofattractionofsomememorystatesSomeexamplesconfirmtheefficiencyofourprojectNowadaysfewpeopleconsidertheaffectionofthethresholdintheresearchofassociativememory,thethresholdiSalwaystaken
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