神经网络离散型Hopfield网络辅导

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神经网络离散型Hopfield网络辅导

Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。

Hopf ield最早提出的网络是二值神经网络，神经元的输出只取1和0，所以，也称离散Hopfield神经网络(Discrete Hopfield Neural Network，DHNN)。在离散Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元，因此，所输出的离散值1和0分别表示神经元处于激活和抑制状 态。

离散型Hopfield神经网络的结构如下图所示。

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