算法源码-分类与判别：离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别代码.zip资源-CSDN文库

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13 浏览量 2023-06-06 15:04:29 上传评论收藏 10KB ZIP 举报

离散Hopfield神经网络是一种基于人工神经元模型的自组织网络，主要用于解决联想记忆和模式恢复问题。在本压缩包中，包含的是一个用于数字识别的离散Hopfield神经网络的源码实现，这在图像处理和模式识别领域具有广泛应用。离散Hopfield网络是由John J. Hopfield在1982年提出的，它是一个多层反馈网络，网络中的每个节点（神经元）都有两个状态，通常用-1和1表示。网络通过权重矩阵连接各个神经元，权重矩阵决定了神经元之间的相互作用强度。在数字识别任务中，离散Hopfield网络可以被训练来学习一组已知的数字模式，如手写数字。这些模式作为网络的稳定状态，也称为吸引盆。当给网络提供一个新的、可能模糊或失真的输入时，网络会试图通过迭代更新神经元状态来收敛到最近的已学习模式，从而实现对输入数字的识别。源码中的关键部分可能包括以下几个环节： 1. **网络初始化**：设置网络的大小，即神经元的数量，以及随机初始化权重矩阵。权重矩阵的值通常由学习规则确定，如Hebb规则，它规定连接权重应根据输入模式之间的相关性进行调整。 2. **学习规则**：应用Hebb学习规则或其他类似方法来更新权重矩阵。对于每个学习模式，权重矩阵的元素会根据公式`w_ij += x_i * x_j`更新，其中`x_i`和`x_j`分别是学习模式中第i和第j个神经元的状态。 3. **能量函数**：离散Hopfield网络的能量函数是衡量网络状态稳定性的度量，通常定义为`E = -0.5 * ΣΣ w_ij * s_i * s_j`，其中`s_i`是神经元i的状态，`w_ij`是连接权重。网络的目标是降低能量，从而向最近的吸引盆移动。 4. **状态更新**：在每一步迭代中，神经元的状态根据其邻居的状态和权重矩阵进行更新。对于离散Hopfield网络，更新规则通常是这样的：如果当前神经元的新状态与其旧状态相反，则状态改变；否则，状态保持不变。 5. **数字识别**：给定一个待识别的数字模式，将其作为网络的初始状态。通过执行状态更新过程，网络将逐步收敛到一个稳定状态，该状态对应于最接近的已学习数字模式。 6. **性能评估**：通过比较网络最终稳定状态与原始输入的相似度来评估识别性能。这可能涉及到计算两者的欧氏距离或使用其他相似性度量。 7. **优化与改进**：为了提高识别准确性和防止陷入局部最小值，可以采用各种策略，如噪声注入、动态阈值设定、多次迭代等。这个源码实现可以帮助读者深入理解离散Hopfield神经网络的工作原理，并且可以作为一个起点，进行进一步的算法优化和扩展，比如结合其他机器学习技术，提升数字识别的准确性和泛化能力。

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算法源码-分类与判别：离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别代码.zip （14个子文件）

离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别代码

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%% Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 % % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr> <td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-48362-1-1.html">该案例</a>提问，做到有问必答。</td></tr><tr> <td>2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。</td> </tr> <tr> <td> 3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。</td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> <tr> <td> 6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。</td> </tr><tr> <td> 7：此书其他常见问题、预定方式等，<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/thread-47939-1-1.html">请点击这里</a>。</td> </tr></table> % </html> % web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60165-1-1.html %% 清空环境变量 clc clear %% 数据导入 load data1 array_one load data2 array_two %% 训练样本（目标向量） T=[array_one;array_two]'; %% 创建网络 net=newhop(T); %% 数字1和2的带噪声数字点阵（固定法） load data1_noisy noisy_array_one load data2_noisy noisy_array_two %% 数字1和2的带噪声数字点阵（随机法） % noisy_array_one=array_one; % noisy_array_two=array_two; % for i=1:100 % a=rand; % if a<0.3 % noisy_array_one(i)=-array_one(i); % noisy_array_two(i)=-array_two(i); % end % end %% 数字识别 % identify_one=sim(net,10,[],noisy_array_one'); noisy_one={(noisy_array_one)'}; identify_one=sim(net,{10,10},{},noisy_one); identify_one{10}'; noisy_two={(noisy_array_two)'}; identify_two=sim(net,{10,10},{},noisy_two); identify_two{10}'; %% 结果显示 Array_one=imresize(array_one,20); subplot(3,2,1) imshow(Array_one) title('标准(数字1)') Array_two=imresize(array_two,20); subplot(3,2,2) imshow(Array_two) title('标准(数字2)') subplot(3,2,3) Noisy_array_one=imresize(noisy_array_one,20); imshow(Noisy_array_one) title('噪声(数字1)') subplot(3,2,4) Noisy_array_two=imresize(noisy_array_two,20); imshow(Noisy_array_two) title('噪声(数字2)') subplot(3,2,5) imshow(imresize(identify_one{10}',20)) title('识别(数字1)') subplot(3,2,6) imshow(imresize(identify_two{10}',20)) title('识别(数字2)') web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-60165-1-1.html %% % % <html> % <table align="center" > <tr> <td align="center">版权所有：<a % href="http://www.ilovematlab.cn/">Matlab中文论坛</a>   <script % src="http://s3.cnzz.com/stat.php?id=971931&web_id=971931&show=pic" language="JavaScript" ></script> </td> </tr></table> % </html> %

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