一.前言 经过一段时间的积累,对于神经网络,已经基本掌握了感知器.BP算法及其改进.AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识,下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络.前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数(激活函数)使得网络具有复杂的非线性映射能力.前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定,而与网络先前的输出状态无关.J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引入了能量函数的概念,使得反馈型神经网络运行稳定性的判断有了可靠依据,1985年Hopfield和Tan…

讲的什么 这部分主要对 Hopfield 网络作一大概的介绍.写了其模型结构.能量函数和网络的动作方式.主要参考了网上搜到的一些相关 PPT.   概述 早在 1982 年,Hopfield 发表的文章:[Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities] 中就提出了一种基于能量的模型(Energy Based Model,EBM)--可用作联想存储的互连网络,这算是现在人工…

Hopfield神经网络使用说明. 该神经网络有两个特点: 1,输出值只有0,1 2,Hopfield没有输入(input) 这里解释一下第二个特点,什么叫没有输入?因为在使用Hopfield网络的时候,多用于图像仿真,图像仿真意思就是先给你一些标准的图像, 比如1~9的数字,然后用一些别的测试图像(模糊不清,让人识别基本靠半猜半看)去逼近标准图像.而所谓的没有输入,意思就是指,你输入的图像就是 输出结果,那么Hopfield就认为没有输入.MATLAB官方说明:Since Hopfield n…

讲的什么 这部分主要讲离散的 Hopfield 网络权值的计算方法,以及网络记忆容量.主要参考了网上搜到的一些相关 PPT.   DHNN 的训练方法 常见的学习方法中有海布法,还有 \(\delta\) 学习规则方法.伪逆法.正交化的权值设计方法等,正交化的权值设计方法是 Matlab 中库函数 solvehop.m 中采用的,该方法的具体介绍和证明可参考论文:[人工神经网络的数学模型建立及成矿预测 BP 网络的实现].我们着重介绍一下海布法.   海布调节规则 在 DHNN 的网络训练过程中…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

上一节,我们完成了网络训练代码的实现,还有一些问题需要做进一步的确认.网络的最终目标是,输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字.由于网络需要从0到9一共十个数字中挑选出一个,于是我们的网络最终输出层应该有十个节点,每个节点对应一个数字.假设图片对应的是数字0,那么输出层网络中,第一个节点应该输出一个高百分比,其他节点输出低百分比,如果图片对应的数字是9,那么输出层最后一个节点应该输出高百分比,其他节点输出低百分比,例如下图: 屏幕快照 2018-05-07 下午5.10.59.png…

上一篇博文中,我们介绍了神经网络中的神经元,那么该如何组织起来这些神经元,才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢? 这是一个复杂的问题,在工程中,神经网络的架构也是训练的也是一种超参数,本节先在理论上做一个简单的介绍,后续会结合具体的例子,讲述神经网络中,网络架构对系统训练和效果的影响. 如图是一个简单的神经网络,包含了输入层,隐藏层和输出层. 输入层里的神经元又叫输入神经元,输入层比较特殊,没有输入,只有输出.…

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络.它是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列.每个神经元只与前一层的神经元相连.接收前一层的输出,并输出给下一层,数据正想流动,输出仅由当前的输入和网络权值决定,各层间没有反馈.包括:单层感知器,线性神经网络,BP神经网络.RBF神经网络等. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,包括RNN.LSTM.GRU等:另一种是结构递归神经网络(recursi…

神经网络分类 多层神经网络:模式识别 相互连接型网络:通过联想记忆去除数据中的噪声 1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络. 联想记忆 当输入模式为某种状态时,输出端要给出与之相应的输出模式. 如果输入模式与输出模式一致,成为自联想记忆,否则,成为异联想记忆. Hopfield 网络结构上,Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络.每个神经元既是输入也是输出,网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元,同时又都接收所有其它神经元…