Hopfield神经网络

Question

你知道任何旁边的模式识别应用程序。 worthe为了实现Hopfield神经网络模型？

Answer 1

递归神经网络（其中的Hopfield网是一种特殊类型）用于按顺序学习几项任务：

• 序列预测（地图股票价值的历史与预期值在接下来的时间步长）
• 序列分类（图中每个完整的音频片段到扬声器）
• 序列标签（图中的音频片段，以讲的一句话）
• 非马尔科夫强化学习（需要深存储器作为T-迷宫如任务长凳标记）

我不确定你的意思是“模式识别”，因为它基本上是一个整个领域，每个任务可以使用神经网络。

Answer 2

您也可以使用Hopfield网络来优化问题。

Answer 3

您可以检出该库 - >Hopfield Network

有你有测试的例子列车网络离线后的图案。 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(); 
} 

和运行测试后，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