PyTorch Hopfield网络是一种能够用于记忆模式的神经网络。它借鉴了生物神经系统的原理，特别适用于处理模式恢复和图像生成等任务。Hopfield网络的特征在于其内在的吸引力，这种吸引力保证了网络可以通过少量的信息来恢复存储的全局模式。然而，在实际操作中，我遇到了一些问题，这篇博文将详细记录解决这些问题的过程。
## 问题背景
在使用PyTorch实现Hopfield网络模型时，我注意
结构定义源码论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1+1=16层。SSD作者在原VGG16的基础上进行了改进：将原来的FC7改为Conv7，并增加卷积层深度，
转载
2023-11-06 16:23:16
86阅读
HopField这里我们分析离散型的HopField网络。HopFiled网络由循环相连的二值神经元组成，如下图: 图1：
图中每两个神经元间的连接都是双向的每个节点i
i
都有一个二值状态值sisi，取值为0、1或则1、-1；所有神经元的状态值组合，称为HopField网络的一个组态（configuration）每
转载
2023-09-15 21:47:15
144阅读
离散Hopfield神经网络摘记1. 离散型Hopfield网络结构2. 网络中的状态变化3. 训练网络4. 网络的能量函数5. Hopfield模型的实现5.1 算法步骤5.2 算法仿真——3个神经元模型 与多层感知机所采用“分层型”神经网络的结构不同，Hopfield神经网络是基于“相互连接型”的、递归式的网络。相互连接型网络不分层，采用全连接结构，单元之间可以互相连接。网络中各单元取值的组
转载
2023-12-10 09:55:26
318阅读
预备知识先来说说前馈型神经网络与反馈型神经网络的区别：前馈型神经网络不考虑输入和输出在时间上的滞后性，只考虑输入到输出的映射关系，反馈型神经网络则考虑了输入到输出之间的延迟再来说说hebb学习规则：两个神经元同时兴奋或抑制，那么它们的连接权值将增大，如果两神经元不是同时兴奋或抑制，那么它们的连接权值将减小数学表达式为： &nbs
转载
2024-06-06 14:34:43
109阅读
什么叫神经网络模型?谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络Hopfield模型一、Hopfield模型概述1982年，美国加州工学院J.Hopfield发表一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文文案狗。他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型——Hopfield人工神经网络。Hopfield人工神经网络是一种反馈网络(Recurrent Network)，又称自联想记忆网络。其目的是为
转载
2023-09-14 16:32:35
724阅读
Hopfiled 神经网络入门
进击吧程序猿
本文参考 Hinton 的机器学习课程，总结了 Hopfield 神经网络，整个学习的脉络是：Hopfield 网络 -> 玻尔兹曼机 BM -> 受限玻尔兹曼机 RBM，本文是第一部分 Hopfield 网络。Hopfield 神经网络首先我们需要知道 Hopfield 网络是一种递归神经网络，从输出到输入有反馈
转载
2023-09-05 18:55:30
232阅读
离散Hopfield网络离散Hopfield网络是一种经典的神经网络模型，它的基本原理是利用离散化的神经元和离散化的权值矩阵来实现模式识别和模式恢复的功能。它最初由美国物理学家John Hopfield在1982年提出，是一种单层的全连接神经网络，被广泛应用于模式识别、优化问题、自组织学习等领域。离散Hopfield网络的基本结构由n个离散化的神经元和它们之间的全连接权值矩阵组成。每个神经元都只能
转载
2023-10-20 10:58:27
204阅读
《MATLAB神经网络编程》 化学工业出版社 读书笔记 第六章反馈型神经网络 6.1 Hopfield网络本文是《MATLAB神经网络编程》书籍的阅读笔记，其中涉及的源码、公式、原理都来自此书，若有不理解之处请参阅原书前馈神经网络与反馈神经网络根据神经网络运行过程中的信息流向，可将神经网络分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络即通过引入隐层以及非线性转移函数，网络具有复杂的非线性映射能力。但前馈
转载
2023-11-09 14:51:00
119阅读
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0，12，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
转载
2023-10-19 12:40:34
132阅读
目录 1. 神经网络受欢迎的原因2. 人工神经网络定义3. 人工神经网络的学习能力4. 人工神经网络的基本原理5. 神经网络的研究进展6. 神经网络的典型结构6.1 单层感知器网络6.2 前馈型网络6.3 前馈内层互联网络6.4 反馈型网络6.5 全互联网络7. 神经网络的学习算法7.1 学习方法7.2 学习规则8. 霍普菲尔德(Hopfield )神经网络8.1 来
转载
2023-11-13 17:26:37
319阅读
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...
转载
2015-08-06 23:34:00
291阅读
2评论
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...
转载
2015-08-06 23:34:00
315阅读
2评论
连续Hopfield网络解TSP问题上篇讲的是离散型Hopfield网络用于联想记忆，这篇接上篇讲利用连续型Hopfield网络解TSP问题。模型连续型Hopfield网络与离散型Hopfield网络结构是一致的，唯一区别就是节点取值连续和在时间上也连续。连续型的Hopfield网络一般用一个电路图来研究：这里感谢周启航同学对我在电路方面的指导，才让我看懂了他认为很简单的这么个图。这是一组放大器电
转载
2023-06-25 16:55:00
666阅读
Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
转载
2024-04-07 22:03:23
68阅读
类脑实验记录系列：实验1Hopfield 模型的实现实验名称：Hopfield 模型的实现课程名称：认知科学与类脑计算一 实验目的：加深对 Hopfield 模型的理解，能够使用 Hopfield 模型解决实际问题.二 实验环境：硬件：Dell笔记本软件：Python3.7 vscode numpy三 实验内容：根据 Hopfield 神经网络的相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型 Hopf
转载
2023-12-13 00:52:43
199阅读
这个真心不错，有sim函数的介绍，连我借的图书馆的书上介绍的都很少，只知道粘程序。。。 Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。
Hopfi
转载
2023-10-18 09:23:47
218阅读
# 离散Hopfield网络Python实现
离散Hopfield网络是一种自适应神经网络，主要用于模式识别与记忆存储。它由大卫·霍普菲尔德在1982年提出，具有复原与容错能力。本文将介绍离散Hopfield网络的基本原理，并给出Python的实现代码示例。
## 工作原理
Hopfield网络的主要工作机制是通过连接权重来存储模式。其主要构建包括神经元、权重和状态。每个神经元的状态可以是高
霍普菲尔德(Hopfield)神经网络 1、网络结构形式 2、非线性系统状态演变的形式 3、离散型的霍普菲尔德网络(DHNN)
转载
2023-07-31 17:00:29
230阅读
1982年，J．Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为Hopfield网络模型，也称Hopfield模型。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。Hopfield网络有离散型和连续型两种。反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端；所以，Hopfield网络在输入的激励下，会产生不断的状态变化。当有输入之后，可以求取出Hopfield的输出，这
转载
2023-09-15 19:01:07
247阅读
