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Hopfield网络
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2026年7月27日 (一) 06:54的版本
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、
2026年7月27日 (星期一)
→离散Hopfield能量函数
第43行:
第43行:
E = -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^N w_{ij}x_i x_j
E = -\frac{1}{2}\sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^N w_{ij}x_i x_j
</math>
</math>
+
每次更新神经元状态时,总能量只会下降或不变,不会上升;能量极小值对应网络存储的完整记忆图案,称为'''吸引子'''。
每次更新神经元状态时,总能量只会下降或不变,不会上升;能量极小值对应网络存储的完整记忆图案,称为'''吸引子'''。
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