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Hopfield网络 (查看源代码)

添加745字节、 2026年7月27日 (星期一)

第4行：第4行：

== Hopfield 网络模拟 ==

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~~画图案后点「记忆」；清空后画残缺或带噪版本，再点「回忆」：~~

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霍普菲尔德网络（Hopfield network）是一个非常简单的框架，能够实现对模式的“学习”（记忆）与“推理”（回忆）。它还具备联想记忆的特征——也就是说，当给定的模式不完整和/或带有噪声时，它依然能够回忆起已习得的模式。

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下方的模拟程序展示了一个 35×35 的网格，其中包含了一个由 1225 个节点构成的全连接网络。你可以通过绘制某个图案（例如数字）并点击「记忆」来教给它一些模式。完成这一步后，再部分地或以不同的方式画出相同的图案，然后点击「回忆」，即可（有望）获得已学习的原始图案。

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霍普菲尔德网络有助于揭示[[大型语言模型]]（LLMs）是如何记忆信息的，以及生物大脑可能是如何检索信息的。

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