17418

Асоціативна мережа Хопфілда

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Лабораторна робота № 5 Асоціативна мережа Хопфілда Мета: отримати навички розвязання практичних задач за допомогою мереж Хопфілда. 4.1. Теоретичні відомості 4.1.1. Дискретна модель Хопфілда як асоціативна пам'ять Визначення. Асоціативна пам'ять система здатна в...

Украинкский

2013-07-01

127 KB

5 чел.

Лабораторна робота № 5

Асоціативна мережа Хопфілда

Мета: отримати навички розв’язання практичних задач за допомогою мереж Хопфілда.

4.1. Теоретичні відомості

4.1.1. Дискретна модель Хопфілда як асоціативна пам'ять

Визначення. Асоціативна пам'ять — система, здатна відновлювати збережені в ній стани за неповною або зашумленою інформацією.

Асоціативна пам'ять відображає реальні образи  в стійкі точки динамічної системи  (рис. 4.1).

Рис. 4.1. Схема роботи асоціативної пам’яті

Якщо на вхід системи подати неповний або зашумлений образ, то завдяки динаміці НМ траєкторія системи зійдеться до стійкого стану (атрактору) — мережа "згадає" образ.

Стан мережі визначається вектором

Постсинаптичний потенціал обчислюється за формулою

.

Модифікація стану мережі:

Якщо  то можна вибрати довільне значення , однак краще залишити нейрон у попередньому стані. Тоді діаграма станів буде симетрична.

4.1.2. Фази функціонування дискретної мережі Хопфілда

Фаза запам'ятовування

Нехай необхідно запам'ятати  -мірних бінарних векторів

,

де  — прототипи, що запам'ятовуються.

За правилом навчання Хебба:

де  — -ий компонент вектора . У векторній формі

Запам'ятовування виконується за один прохід. Нейрони не мають зворотних зв'язків із самими собою, тому для кожного :

, і

При такому навчанні виконуються наступні умови.

1. Вихід кожного нейрона пов'язаний із входами всіх інших нейронів.

2. Нейрон не має зв'язків із самим собою.

3. Матриця вагових коефіцієнтів симетрична: .

Фаза відновлення

У мережу подається пробний вектор  —з числа незаписаних у мережі (неповний або зашумлений еталон):

.

Елементи вектора x оновлюється асинхронно, по одному в кожен момент часу:

де  — матриця синаптичних вагових коефіцієнтів ,  — вектор відхилення.

Процес припиняється, якщо

,

де  — вихід мережі.

Таким чином, алгоритм функціонування мережі Хопфілда має наступний вигляд:

1. Навчання. Нехай -мірні прототипи. За правилом Хебба

.

Після обчислення синаптичні вагові коефіцієнти фіксуються.

2. Ініціалізація. Стан нейронів мережі в початковий момент часу при подачі нового (зашумленого) образу:

3. Ітераційний процес збіжності мережі до стійкого стану. Вектор  обробляється за формулою:

.

4. Завершення роботи алгоритму. Якщо

 –– вихід мережі.

Пункт 1 описує фазу запам'ятовування, пункти 2–3 — фазу відновлення.

Запам'ятовуюча здатність мережі:

де  — число нейронів,  — число образів.

4.2. Порядок виконання роботи

1. Реалізувати нейронну мережу Хопфілда, використовуючи такі мови програмування як C++, Java, Fortran.

2. За допомогою побудованої нейронної мережі розв’язати задачу класифікації зображень (ту саму, що і для мережі Кохонена). Порівняти ефективність роботи мережі Кохонена та асоціативної мережі Хопфілда на однакових наборах тестових (однаково зашумлених) даних.

3. Результати роботи оформити звітом, який має містити: постановку задачі, навчальну вибірку даних, їх графічне представлення, спосіб кодування зображень для їх представлення нейронній мережі, результати роботи на тестовій множині даних із вказанням похибки та результати порівняння мереж Кохонена та Хопфілда, параметри нейронної мережі, що навчилася, вихідний код програми.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

77345. Методы манипуляций объектами в трёхмерных визуальных средах 220.5 KB
  Использование средств трехмерной графики в том числе базирующихся на средах виртуальной реальности естественно влечёт поиск новых трехмерны средств ввода и построения на их базе новых систем человеко-компьютерного взаимодействия. Вместе с тем возникают проблемы с применением сложных систем ввода в средах визуализации. Причем сложности возникают как с эксплуатацией и непосредственным использованием техники так и с диалоговыми языками ввода и взаимодействия. Наша цель состоит в разработке простых средств ввода в системах...
77346. МЕТОДЫ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПОТОКА ДАННЫХ. ПРОТОТИП СИСТЕМЫ 21.5 KB
  Ему необходимо заботиться о распределении вычислительных задач синхронизации обмене данными и так далее. С другой стороны создаются среды для решения определённых классов задач в основном это касается задач для которых применим параллелизм по данным. Методика базируется на понятиях хранилища задач и правил. Задачей называется программа которая во время исполнения считывает данные с определёнными именами из хранилища и в результате своего исполнения формирует новые данные которые записываются в хранилище.
77351. NEW APPROACHES TO VISUALIZATION OF PROCESSES 27 KB
  Nebogtikov The serch of new types of views is the importnt problems in computer visuliztion systems used for representtions of complex processes. Such pproches pper in vrious res of computer visuliztion see for exmple. We need n dditionl serch of more simple visuliztion metphors tht llow more effective nlysis of bstrct dt.
77352. Общение в Интернете: реальность или уход от нее 17 KB
  Строятся предположения о том что постоянные пользователи интернета с его помощью избегают социальных контактов или возможно изза посещения сети Интернет пользователи теряют способность к живому общению и взаимодействию с другими людьми. Также был использован инструментарий для оценки социальной тревожности измеряемой как сумма страха перед социальными контактами и избегания социальных контактов. Обнаружена отрицательная корреляция между избеганием социальных контактов и количеством друзей знакомых только через интернет интернетдрузья....
77353. ОДИН ПОДХОД К ВЫЧИСЛЕНИЯМ ПО ЗАПРОСУ 33.5 KB
  Проект содержит в себе способ запуска программы перечень входных данных способ их передачи к программе способ сбора результатов вычисления. В данном подходе среда может автоматически решить задачу построения графического интерфейса создав его по описанию входных и выходных данных. Также автоматизируется: передача данных между интерфейсом и программой учет пользователей запусков и результатов контроль ресурсов. Методы распределённых вычислений на основе модели потока данных.