10专题精通递归神经网络hopfield通过三个matlab建模案例.zip资源-CSDN文库

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25 浏览量 2023-09-15 16:34:58 上传评论收藏 56.13MB ZIP 举报

递归神经网络（Recursive Neural Network, RNN）是一种在序列数据处理中广泛应用的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN允许其内部状态（或记忆）依赖于先前的输入，使得它能捕获时间序列中的长期依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，RNN展现出了强大的能力。 Hopfield网络是RNN的一种特殊形式，由John J. Hopfield在1982年提出。它是一个具有动态系统的多层神经网络，主要用于存储和检索信息。Hopfield网络的状态遵循一个能量函数，当网络达到稳定状态时，该能量函数最小。这种网络能够模拟人类大脑的记忆和联想过程，通过相互连接的神经元来存储模式，并从不完整的或嘈杂的输入中恢复这些模式。本教程的“10专题精通递归神经网络hopfield通过三个matlab建模案例”将引导你深入理解Hopfield网络的原理和应用。MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，是研究和实现神经网络的理想选择。通过以下三个案例，你将学习如何使用MATLAB构建、训练和分析Hopfield网络： 1. **案例一：模式存储与检索**：此案例将展示如何用Hopfield网络存储多个离散的二进制模式，并演示如何从随机或部分损坏的输入中恢复这些模式。这有助于理解Hopfield网络的记忆功能。 2. **案例二：动态行为分析**：在这个案例中，你将学习如何模拟Hopfield网络的动态演化过程，观察网络状态随时间的变化，以及如何收敛到稳定状态。这有助于理解网络的稳定性条件和能量函数的作用。 3. **案例三：优化问题解决**：Hopfield网络也可用于解决一些优化问题，例如TSP（旅行商问题）。这个案例将演示如何利用Hopfield网络的迭代过程寻找问题的近似解。在每个案例中，你将涉及以下关键知识点： - **Hopfield网络的数学模型**：包括权重矩阵的定义、能量函数的构建以及更新规则。 - **MATLAB编程技巧**：如何设置网络参数、初始化状态、实现状态更新以及绘制结果。 - **网络性能评估**：如何分析网络的收敛速度、存储容量和恢复精度等指标。 - **问题的适应性**：探讨Hopfield网络在不同场景下的适用性和局限性。通过这三个案例的实践，你不仅能掌握Hopfield网络的基本操作，还能深入理解其内在机制和潜在的应用价值。这将为你进一步探索更复杂的递归神经网络如LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）打下坚实的基础。在学习过程中，建议结合理论与实践，不断思考和改进模型，以提升对递归神经网络的理解和应用能力。

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10专题精通递归神经网络hopfield通过三个matlab建模案例

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10专题精通递归神经网络hopfield通过三个matlab建模案例

2 离散Hopfield神经网络联想记忆数字识别

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1 连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题优化计算

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3 建立具有稳定点的hopfield神经网络

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%% 学习目标：连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题优化计算 %% 清空环境变量、定义全局变量 clear all clc global A D %% 导入城市位置 load city_location %10个城市的横纵坐标 %% 计算相互城市间距离 distance=dist(citys,citys'); %% 初始化网络 N=size(citys,1); A=200; D=100; U0=0.1; step=0.0001; delta=2*rand(N,N)-1; U=U0*log(N-1)+delta; V=(1+tansig(U/U0))/2; iter_num=10000; E=zeros(1,iter_num); %% 寻优迭代 for k=1:iter_num % 动态方程计算 dU=diff_u(V,distance); % 输入神经元状态更新 U=U+dU*step; % 输出神经元状态更新 V=(1+tansig(U/U0))/2; % 能量函数计算 e=energy(V,distance); E(k)=e; end %% 判断路径有效性 [rows,cols]=size(V); V1=zeros(rows,cols); [V_max,V_ind]=max(V); for j=1:cols V1(V_ind(j),j)=1; end C=sum(V1,1); R=sum(V1,2); flag=isequal(C,ones(1,N)) & isequal(R',ones(1,N)); %% 结果显示 if flag==1 %% 计算初始路径长度 sort_rand=randperm(N); citys_rand=citys(sort_rand,:); Length_init=dist(citys_rand(1,:),citys_rand(end,:)'); for i=2:size(citys_rand,1) Length_init=Length_init+dist(citys_rand(i-1,:),citys_rand(i,:)'); end %% 绘制初始路径 figure(1) plot([citys_rand(:,1);citys_rand(1,1)],[citys_rand(:,2);citys_rand(1,2)],'o-') for i=1:length(citys) text(citys(i,1),citys(i,2),[' ' num2str(i)]) end text(citys_rand(1,1),citys_rand(1,2),[' 起点' ]) text(citys_rand(end,1),citys_rand(end,2),[' 终点' ]) title(['优化前路径(长度：' num2str(Length_init) ')']) axis([0 1 0 1]) grid on xlabel('城市位置横坐标') ylabel('城市位置纵坐标') %% 计算最优路径长度 [V1_max,V1_ind]=max(V1); citys_end=citys(V1_ind,:); Length_end=dist(citys_end(1,:),citys_end(end,:)'); for i=2:size(citys_end,1) Length_end=Length_end+dist(citys_end(i-1,:),citys_end(i,:)'); end disp('最优路径矩阵');V1 %% 绘制最优路径 figure(2) plot([citys_end(:,1);citys_end(1,1)],... [citys_end(:,2);citys_end(1,2)],'o-') for i=1:length(citys) text(citys(i,1),citys(i,2),[' ' num2str(i)]) end text(citys_end(1,1),citys_end(1,2),[' 起点' ]) text(citys_end(end,1),citys_end(end,2),[' 终点' ]) title(['优化后路径(长度：' num2str(Length_end) ')']) axis([0 1 0 1]) grid on xlabel('城市位置横坐标') ylabel('城市位置纵坐标') %% 绘制能量函数变化曲线 figure(3) plot(1:iter_num,E); ylim([0 2000]) title(['能量函数变化曲线(最优能量：' num2str(E(end)) ')']); xlabel('迭代次数'); ylabel('能量函数'); else disp('寻优路径无效'); end %%

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