案例9离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.zip资源-CSDN文库

共14个文件

mat：12个

m：2个

需积分: 5 7 浏览量 2023-05-26 10:56:55 上传评论收藏 6KB ZIP 举报

离散Hopfield神经网络是一种受到生物神经元网络启发的人工神经网络模型，广泛应用于联想记忆、图像恢复和模式识别等领域。在这个案例中，我们将深入探讨如何利用离散Hopfield网络来实现数字识别，即对输入的数字图像进行分类。通过分析和运行提供的代码文件，我们可以了解这一过程的细节。 `chapter9.m`很可能是整个案例的主脚本，它可能包含了网络的定义、训练和测试过程。在该文件中，我们可能会看到离散Hopfield网络的权重矩阵是如何初始化的，通常基于训练样本集。权重矩阵反映了神经元之间的连接强度，是网络学习和记忆的基础。 `waiji.m`可能是实现离散Hopfield网络更新规则的函数。离散Hopfield网络遵循的是异或（XOR）更新规则，即如果当前状态与相邻节点的状态相反，则下一个状态会翻转。这个过程是能量函数下降的过程，以达到稳定状态，这个稳定状态通常对应于网络试图召回的记忆模式。接下来是一系列的`.mat`数据文件，如`data1_noisy.mat`到`data8.mat`，这些文件很可能包含训练和测试用的数字图像。`_noisy`后缀表示这些图像可能带有噪声，模拟了实际应用中可能出现的图像质量问题。这些数据可能被加载到网络中，用于训练权重矩阵或者测试网络的识别性能。例如，`data1.mat`可能包含了清晰的数字1的图像特征，而`data1_noisy.mat`则是其噪声版本。 `data2.mat`到`data8.mat`可能包含了其他数字（2到8）的图像，同样有清晰和噪声两种形式。这些数据用于构建多样化的训练集，使网络能够学习和记住多种不同的数字形状。在训练过程中，离散Hopfield网络会根据训练数据调整权重矩阵，以使得在网络激活时，输入的图像特征能引导网络到达与之对应的稳定状态。而在测试阶段，网络将接收新的、可能带有噪声的数字图像，通过网络的迭代更新过程，试图恢复出最接近的原始数字模式。这个案例提供了一个实践性的例子，展示了离散Hopfield神经网络如何处理联想记忆问题，特别是如何在噪声环境下识别手写数字。通过研究这些代码和数据，我们可以深入了解离散Hopfield网络的工作原理，以及如何在实际问题中应用它。同时，这也为理解和应用其他类型的神经网络，如深度学习模型中的自编码器或受限玻尔兹曼机，奠定了基础。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.zip （14个子文件）

data9.mat 194B

data1_noisy.mat 216B

data3.mat 192B

data0.mat 191B

data2.mat 205B

data8.mat 195B

data6.mat 195B

waiji.m 3KB

data2_noisy.mat 224B

data7.mat 191B

data1.mat 195B

data4.mat 195B

data5.mat 195B

chapter9.m 3KB

%% 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> %

评论收藏

内容反馈