hopfield神经网络的稳定性 - 123

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第五章霍普菲尔德(Hopfield)神经网络

第五章霍普菲尔德(Hopfield)神经网络
在Hopfield网络中,由于反馈的存在,其加权 输 入和ui,i=1~n为网络状态,网络的输出为y1~yn, 则 u,y的变化过程为一个非线性动力学系统。可用非线 性差(微)分方程来描述。一般有如下的几种状态 演变形式: (1)渐进稳定
(2)极限环
(3)混沌现象
(4)状态轨迹发散
离散型 Hopfield神经网络
• 1982年,美国加州工学院J.Hopfield提出了可用作联想存储 器和优化计算的反馈网络,这个网络称为Hopfield神经网络 (HNN)模型,也称Hopfield模型.并用它成功地探讨了旅行商 问题(TSP)的求解方法。
HNN是一种循环NN,从输 出到输入有反馈连接. HNN有离散型和连续型 两种.
• 反馈NN由于其输出端有反馈到其输入端,所以,HNN在 输入的激励下,会产生不断的状态变化.
– 当有输入之后,可以求取出HNN的输出,这个输出反馈到 输入从而产生新的输出,这个反馈过程一直进行下去. – 如果HNN是一个能稳定的网络,则这个反馈与迭代的计算 过程所产生的变化越来越小,一旦到达了稳定平衡状态, 那么HNN就会输出一个稳定的恒值. – 对于HNN来说,关键是在于确定它在稳定条件下的权系数. – 应该指出,反馈网络有稳定的,也有不稳定的. • 对于HNN来说,还存在如何判别它是稳定网络,亦或是 不稳定的问题.而判别依据是什么,也是需要确定的.
在不考虑外部输入时,则有
j 1,2,..., n
n y j (t 1) f w i, j yi (t) θ j i 1
•通常网络从某一初始状态开始经过多次更新后才可 能达到某一稳态。使用异步状态更新策略有以下优点: (1)算法实现容易,每个神经元节点有自己的状态 更新时刻.不需要同步机制; (2)以串行方式更新网络的状态可以限制网络的输 出状态,避免不同稳态以等概率出现。 一旦给出HNN的权值和神经元的阈值,网络的状态转 移序列就确定了。

Hopfield神经网络综述

Hopfield神经网络综述

H o p f i e l d神经网络综述(总19页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--题目: Hopfield神经网络综述一、概述:1.什么是人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构,该网络结构一般由许多个神经元组成,每个神经元有一个单一的输出,它可以连接到很多其他的神经元,其输入有多个连接通路,每个连接通路对应一个连接权系数。

人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元(包括细胞体,树突,轴突)网络的结构与特征的系统。

利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络,它是生物神经网络的一种模拟和近似。

主要从两个方面进行模拟:一是结构和实现机理;二是从功能上加以模拟。

根据神经网络的主要连接型式而言,目前已有数十种不同的神经网络模型,其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。

1)反馈神经网络(Recurrent Network)反馈神经网络,又称自联想记忆网络,其目的是为了设计一个网络,储存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时,网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。

反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。

反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。

它所具有的主要特性为以下两点:(1).网络系统具有若干个稳定状态。

当网络从某一初始状态开始运动,网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态;(2).系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。

反馈网络是一种动态网络,它需要工作一段时间才能达到稳定。

该网络主要用于联想记忆和优化计算。

在这种网络中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元,它需要工作一段时间才能达到稳定。

2.Hopfield神经网络Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。

受扰Hopfield神经网络L2增益稳定性分析

受扰Hopfield神经网络L2增益稳定性分析
维普资讯
第 1 第 4期 9卷
20 0 2年 8月
文 章 编 号 :10 0 0—8 5 ( 02 0 12 20 )4—0 4—0 1 61
控 制 理 论 与 应 用
o 。I L 印 三 娜 0 0RY AN D A ) CA 【 S I 0N
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优化计算、 式 识别 和联 想 记 忆 等 方 面应 用 广 泛 . 模
由于 稳 定 性 是 网 络 正 常 工 作 的前 提 , 此 , 因 自文 献
含从 扰动 到状态 的 增 益 估 计 , 它们 用 网络 有关 参数 明 确表 达 .
关键 词 : p e Hof l 经 网 络 ; 增 益 稳 定 ;全 局 渐 近 稳 定 i d神
中 图分 类号 :T 1 3 P8

具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性分析

具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性分析
w i ic eea dm u tped srb t d t ev r ig d ly sd su s d As u ig t e ewa et e i— t d sr t n lil iti u e i - a y n ea swa ic s e . h m s m n h r sn ih rdf fr n ib l y n rs r tm o o o iiywih t ea tv to u cin e e t it o ti n t nct t h cia in f n to .Byu ig L a u o - a o s i f n t n a i c sn y p n vKr s v ki u ci — o a h o y t c a t n l sst e r n M Ic n r 1 o l o n M a lb rtro sd rv d f rds lt e r ,so h s i a ay i h o y a d L o to ob x i ta ,a c ie in wa e ie o i— c t c i ia in o s mp o i t bl y o h d r s e y tm . Fial rm n t fa y t t sa i t ft e a d e s de o u rc le a l s g v n t
矩 阵 , 是离散 时滞 的连 接权矩 阵 ; 是 分布 时滞 的 D
3 S 1 , 2 T h S2 O ) 1 <0 S2 -sa 1 . s <
引理 38 对 任 意 的常 对 角 矩 阵 M , =M r [ 3 M ,
常数 7 , >0 有
连接权矩阵; ( () = I ,z £) …, ( ( ) , z z) f ( () , z f ] ) ∈R ; z() 一 [ 1 ( ) …, £) ∈R ; “g( ) g ( £ , g ( )] ) ( ” 特别 的 , 这个 离散 时滞是 时 变时滞 的 , 布 时滞是 多 分 时 变时滞 的 ;≤ ^ () ^ ÷ ≤ < 1O r ≤ 0 £≤ , () , ≤ ()

混合时滞随机Hopfield神经网络的均方渐近 稳定性

混合时滞随机Hopfield神经网络的均方渐近 稳定性
LV ( x (t ),t )= Vt ( x,t ) +Vx ( x,t ) −Cx (t ) + Af ( x (t )) + Bg ( x (t −τ ))
+
D
t
∫−∞
K
(t

s
)
h
(
x
(
s
))
ds

dt
( ) +
1 2
trace
σ
T
x
(
t
)
,
x
(t

τ
)
,
t
∫−∞
K
(
t

s
)

其中 i = 1, 2,, n , n (n > 1) 是网络中神经元的数量, xi 是在时间 t 第 i 个神经元的状态变量,
= x (t ) x1 (t= ), x2 (t ),, xn (t )T ∈ Rn , f ( x (t )) f1 ( x1 (t )), f2 ( x2 (t )),, fn ( xn (t ))T ∈ Rn ,

( ) ∑ ∫ +
( ) d n
j =1 ij
t
−∞ kij
t−s
hj
x j (s) ds dt
(1)

( ( ) ( ) ) ∑ +
σ n
j =1 ij
xj (t), xj
t −τ j
∫,
( ) t
−∞ kij
t−s
ϕj
xj (s) ds
dω j (t ),
= xi (u) ξi (u), − ∞ < u < 0,

《hopfield神经网络》课件

《hopfield神经网络》课件

图像识别实例
总结词
通过Hopfield神经网络,可以实现高效的图像识 别。
总结词
图像识别的准确率取决于训练样本的多样性和数 量。
详细描述
在图像识别实例中,可以将图像信息转化为神经 网络的输入,通过训练和学习,网络能够将输入 的图像信息与预存的图像模式进行匹配,从而实 现图像的快速识别。
详细描述
为了提高图像识别的准确率,需要收集大量具有 代表性的训练样本,并采用多种不同的训练方法 对网络进行训练,以增加网络的泛化能力。
神经元模型
神经元模型
Hopfield神经网络的基本单元是神经元,每个神经元通过加权输 入信号进行激活或抑制。
激活函数
神经元的输出由激活函数决定,常用的激活函数有阶跃函数和 Sigmoid函数。
权重
神经元之间的连接权重用于存储记忆模式,通过训练可以调整权重 。
能量函数
1 2 3
能量函数定义
能量函数是描述Hopfield神经网络状态的一种方 式,其值越低表示网络状态越稳定。
《Hopfield神经网 络》PPT课件
目录
CONTENTS
• Hopfield神经网络概述 • Hopfield神经网络的基本原理 • Hopfield神经网络的实现 • Hopfield神经网络的优化与改进 • Hopfield神经网络的实例分析
01 Hopfield神经网络概述
定义与特点
能量函数的性质
能量函数具有非负性、对称性、连续性和可微性 等性质,这些性质对于网络的稳定性和记忆性能 至关重要。
最小能量状态
训练过程中,网络会逐渐趋近于最小能量状态, 此时对应的模式被存储在神经元连接权重中。
稳定性分析
稳定性定义

神经网络-- Hopfield网络

神经网络-- Hopfield网络

Hopfield 神经网络前馈(前向)网络和反馈网络是当前人工神经网络研究中最基本的两种网络模型。

1982年到1986年,美国物理学家Hopfield 陆续发表文章报导了对反馈神经网络理论与应用的研究成果,引起了人们广泛的兴趣,并且将这种单层反馈网络称为Hopfield 网络。

在单层全反馈网络中(基本Hopfield 网络中),节点之间相互连接,每个节点接收来自其它节点的输入,同时又输出给其它节点,每个神经元没有到自身的连接。

由于引入反馈,所以它是一个非线性动力学系统。

其结构如下所示:n1n32y y(a ) (b )图1 Hopfield 网络基本结构前馈网络大多表达的是输出与输入间的映射关系,一般不考虑输出与输入间在时间上的滞后效应;反馈网络需要考虑输出与输入间在时间上的延时,需要利用动态方程(差分方程或微分方程)描述神经元和系统的数学模型。

前馈网络的学习(训练)主要采用误差修正法,计算时间较长,收敛速度较慢;反馈网络(如Hopfield 网络)的学习主要采用Hebb 规则,收敛速度较快。

Hopfield 网络在应用上除可作为联想记忆与分类外,还可用于优化计算。

可以认为,Hopfield 网络的联想记忆和优化计算这两种功能是对偶的:当用于联想记忆时,通过样本模式的输入给定网络的稳定状态,经学习求得联接权值W ;当用于优化计算时,以目标函数和约束条件建立系统的能量函数来确定联接权值,当网络演变至稳定状态时即可得出优化计算问题的解。

Hopfield 网络神经元模型可以是离散变量,也可以连续取值。

一.离散Hopfield 网络 1.网络结构及性能描述:离散Hopfield 网络模型如图1所示。

设共有N 个神经元,ij 表示从神经元j 到神经元i 的联接权,j s 表示神经元j 的状态(取+1或-1),j v 表示神经元j 的净输入,有:⎪⎩⎪⎨⎧=+-⋅=∑=)](sgn[)1()()(1t v t s t s t v j j jNi i ji j θω,即:⎩⎨⎧<->+=+0)(,10)(,1)1(t v t v t s j j j (1) 或:⎪⎩⎪⎨⎧<-=>+=+0)(,10)(),(0)(,1)1(t v t v t s t v t s j j j j j当0)(=t v j 时可认为神经元的状态保持不变。

hopfield网络

hopfield网络
newhop()函数是设计Hopfield网络的一种方法。 给出一系列平衡期望值矩阵T, newhop()函数的 输出为反馈网络的权值和阈值,之前需要保证网 络对应期望值向量具有稳定的平衡点,但是通常 会存在一些伪平衡点,本设计方法是使伪平衡点 数量越少越好。 例:设计一个在三维空间中有两个稳定平衡点的
Hopfield最早提出的网络是二值神经网 络,输出只取1和0,所以也称离散 Hopfield神经网络。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。
1、网络结构
DNHH是一种单层的、其输入/输出为二值的反 馈网络。如图:由三个神经元组成的离散 hopfield神经网络。
第0层
第1层
x1
x2
网络,期望值向量T=[-1 -1 1;1 -1 1]’
构建一个Hopfield网络。 net=newhop(T); Ai=T; [Y,Pf,Af]=sim(net,2,[],Ai); Y
可见网络设计确实能够做到设计点稳 定,下面输入不同于设计点的其他初始值 再来验证: Ai={[-0.9;-0.8;0.7]}; [Y,Pf,Af]=sim(net,{1 5},{},Ai); Y{1}
Hopfield网络
1.1 离散hopfield网络(DHNN) 1.2 连续hopfield网络(CHNN) 1.3 Hopfield网络的设计
Hopfield神经网络模型是一种循环神经 网络,从输出到输入有反馈连接。分为离 散型和连续型。
稳定的 反馈网络:
不稳定的
1.1离散hopfield网络(DHNN)
Coben和Grossberg在1983年给出了关于hopfield网络 稳定的充分条件:如果hopfield网络的权系数矩阵W是一 个对称矩阵,并且对角线元素为0,则这个网络是稳定的。
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摘要
摘 要
神经网络在神经生理学、神经解剖学的范畴内,指的是生物神经未网络;在 信息计算机科学等领域内,指的是向生命学习而构造的人工神经网络。 神经网 络的研究实质是 ANN 向 BNN 学习的问题;1982 年,美国加州理工学院生物 物理学家 Hopfield 提出了神经网络的模型-Hopfield 神经网络模型,有力的推 动了神经网络理论的研究,同时 Hopfield 还引入“计算能量函数”的概念,给出 了网络稳定性的判据和电子电路实现,为神经计算机的研究奠定了基础。 人工神经网络是模拟生物脑结构和功能的一种信息处理系统, 虽然目前的模 仿正处于低级水平,但已经显出一些与生物类似的特点:大规模并行结构,信息 的分布式存储和并行处理,具有良好的自适应性,自组织性和容错性,具有较强 的学习、记忆、识别功能等等。 神经网络系统的理论和实践中, 神经网络的稳定性始终是一个至关重要的问 题。一个好的 Hopfield 神经网络系统具有稳定性好、对各类输入能产生响应等 特性。因此 Hopfield 神经网络系统具有较好的理论和实践意义。本文讨论了无 时滞神经网络和时滞神经网络的稳定性。 关键词:神经网络、Lyapunov 函数、不等式分析、Dini 导数 NhomakorabeaII
目录
目 录
第 1 章 绪论.................................................................................................................. 1 1.1 人工神经网络简介............................................................................................ 1 1.2 人工神经网络的应用...................................................................................... 1 1.3 动力学系统中的稳定性概念............................................................................ 2 1.4 Hopfield 神经网络的产生及其意义.............................................................. 2 第 2 章 无时滞 HNN 稳定性........................................................................................ 4 2.1 连续 HNN 模型.................................................................................................. 4 2.1.1 连续 HNN 模型.......................................................................................... 4 2.1.2 关于连续 HNN 模型的讨论...................................................................... 6 2.2 平衡点的存在与唯一性问题............................................................................ 7 2.2.1 预备知识.................................................................................................... 7 2.3 第3章 3.2 平衡点的全局渐近稳定性............................................................................ 10 一阶二阶 Hopfield 神经网络的稳定性.................................................... 15 具有时滞的二阶 Hopfield 神经网络........................................................ 22
I
ABSTRACT
ABSTRACT
Neural networks mean Biological Neural Networks in the category of neuro inphysiology and neural anatomy and call Artificial Neural Networks the field of information computer science,etc. The research essence of the neural network is that ANN is learn from BNN, In 1982, biological physicist Hopfield of California Institute of Technology of U.S.A. proposed the model of the neural network the neural network model of Hopfield, push the research of neural network. At the same time Hopfield still introduces the concept of " calculating energy function ", provide the criterion of the stability of the neural network and realize of electronic circuit and have established the foundation for the research of the neural computer. In theory and practice of neural networks system, Hopfield neural networks system is a very important problem all the time. A good Hopfield neural networks system have characteristics of a good stability and product respond of all kinds of input.Thus Hopfield neural networks system have better meaning of theory and practise. This text discussing stability of non-delay neural networks system and delay neural networks system. This text divides four chapters: Chapter one is foreword,main introduct selected title background of this text.Chapter two discuss exponential stability of non-delay recurrent neural networks. Chapter three introduct delay neural networks with time arying. Chapter four study stability of delay cell neural networks Key Words:Neural networks, Lyapunov function, Inequality analysis, Dini derivative
3.1 具有时滞的 Hopfield 神经网络.................................................................. 15 3.2.1 模型描述.................................................................................................. 22 3.2.2 平衡点的存在性和唯一性...................................................................... 23 3.3 具有时滞的二阶 Hopfield 神经网络.......................................................... 25 第4章 总结与展望.................................................................................................. 27 参考文献...................................................................................................................... 28 致谢.............................................................................................................................. 29 外文资料原文.............................................................................................................. 30 外文资料译文.............................................................................................................. 37
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