你知道除了模式识别之外的任何应用程序。为了实现 Hopfield 神经网络模型值得吗?
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循环神经网络(其中 hopfield 网络是一种特殊类型)用于序列学习中的多个任务:
- 序列预测(将库存值的历史映射到下一个时间步的预期值)
- 序列分类(将每个完整的音频片段映射到扬声器)
- 序列标签(将音频片段映射到所说的句子)
- 非马尔科夫强化学习(例如需要深记忆作为 T-Maze 基准的任务)
我不确定您所说的“模式识别”到底是什么意思,因为它基本上是一个完整的领域,可以使用神经网络的每项任务都适合。
于 2009-06-01T22:36:26.723 回答
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您也可以使用 Hopfield 网络来解决优化问题。
于 2015-07-10T10:05:11.337 回答
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您可以签出此存储库-> Hopfield Network
在离线训练网络后,您有一个测试模式的示例。这是测试
@Test
public void HopfieldTest(){
double[] p1 = new double[]{1.0, -1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,1.0};
double[] p2 = new double[]{1.0, 1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0};
double[] p3 = new double[]{1.0, 1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0};
ArrayList<double[]> patterns = new ArrayList<>();
patterns.add(p1);
patterns.add(p2);
Hopfield h = new Hopfield(9, new StepFunction());
h.train(patterns); //train and load the Weight matrix
double[] result = h.test(p3); //Test a pattern
System.out.println("\nConnections of Network: " + h.connections() + "\n"); //show Neural connections
System.out.println("Good recuperation capacity of samples: " + Hopfield.goodRecuperation(h.getWeights().length) + "\n");
System.out.println("Perfect recuperation capacity of samples: " + Hopfield.perfectRacuperation(h.getWeights().length) + "\n");
System.out.println("Energy: " + h.energy(result));
System.out.println("Weight Matrix");
Matrix.showMatrix(h.getWeights());
System.out.println("\nPattern result of test");
Matrix.showVector(result);
h.showAuxVector();
}
运行测试后你可以看到
Running HopfieldTest
Connections of Network: 72
Good recuperation capacity of samples: 1
Perfect recuperation capacity of samples: 1
Energy: -32.0
Weight Matrix
0.0 0.0 2.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0
2.0 0.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
-2.0 0.0 -2.0 0.0 -2.0 2.0 0.0 0.0 0.0
2.0 0.0 2.0 -2.0 0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
-2.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 2.0
0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 0.0 -2.0
0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 -2.0 0.0
Pattern result of test
1.0 1.0 1.0 -1.0 1.0 -1.0 -1.0 1.0 -1.0
-------------------------
The auxiliar vector is empty
我希望这可以帮助你
于 2016-06-12T11:32:24.867 回答