离散型霍普菲尔德网络的学习目的-Hopfield神经网络介绍

神经网络 TSP Hopfield 反馈神经网络

离散型霍普菲尔德网络的学习目的：对具有q个不同的输入样本组Pr×q＝[P1, P2 …Pq]，希望通过调节计算有限的权值矩阵W，使得当每一组输入样本Pk，k=1，2，…，q，作为系统的初始值，经过网络的工作运行后，系统能够收敛到各自输入样本矢量本身。当k＝1时，对于第i个神经元，由海布学习规则可得网络权值对输入矢量的学习关系式为：其中，α＞0，i＝1，2…，r；j=1，2…，r。在实际学习规则的运用中，一般取α＝1或1/r。

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