17418

Асоціативна мережа Хопфілда

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

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 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

55833. Квітучий сад. Конспект заняття з малювання для старших дошкільнят 34 KB
  Так узимку дерева кущі й квіти спали і снилися їм сни як і вам уночі. Як ви гадаєте що снилося деревам Про що вони мріяли Діти фантазують: деревам снилися тепла весна спів птахів вітерець який бавиться листячком веселий дощик. Так дерева мріяли про весну. Це було ось так: Спали дерева у мареві синім Вітер гойдав їхні віти Снились деревам у сні тім чарівнім Листя зелене та квіти.
55834. Сады мира - Gardens of the world 1000.5 KB
  Цель: познакомить школьников с произведениями ландшафтного искусства садоводов Великобритании; развивать самообразовательную, коммуникативную, творческую компетентности...
55836. Let’s meet with the sportsmen of wild nature on Safari 81 KB
  A Magic Wand (a pen) will help you to write an e-mail to your favourite Ukrainian sportsman or a sportswoman about sportsmen of wild nature and about sport activities. Use the information from your word bubbles.
55839. Ілюстрування казки А. С. Пушкіна "Сказка о царе Салтане, о сыне его славном и могучем богатыре князе Гвидоне и о прекрасной царевне Лебедь" 5.18 MB
  Мета уроку: передача сюжетно-смислових звязків в композиції просторових явища глибина простору плановість розташування обєктів перспективні зміни ландшафту та розташованих на ній обєктів; передача характерних особливостей форм і пропорцій людей.
55840. Самостоятельная подготовка студентов к проведению урока по легкой атлетике. Учебно-методическая разработка 190 KB
  Задачей подготовительной части урока является подготовка организма занимающихся к предстоящей нагрузке основной части обучение видам легкой атлетики развитие физических качеств и формирование специальных двигательных качеств...