Нейронная сеть Хопфилда // Михаил Кирсанов |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-08-19 18:26 Показывается пример синхронной работы нейронной сети Хопфилда (сеть Литтла). Берем 3 образца — векторы длины 4, кодированные биполярно, т.е. +1 и –1, и распознаем "испорченный" образец — вектор той же длины 4. Получаем матрицу, умножаем ее на "испорченный" образец, обрабатываем результат умножения (вектор) функцией знака SIGN, и получаем подправленный образец. В реальных задачах надо проводить итерации, здесь же получается все с первого раза. Цитирум Саймона Хайкина (Simon Haykin "Neural Networks. A Comprehensive Foundation"). Лекцию читает Кирсанов Михаил Николаевич, доктор физико-математических наук, профессор. Источник: vk.com Комментарии: |
|