MATLAB源码集锦-离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别代码资源-CSDN文库

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离散Hopfield神经网络

Hopfield

MATLAB

5星 · 超过95%的资源 89 浏览量 2021-02-16 19:11:50 上传评论 1 收藏 8KB ZIP 举报

离散Hopfield神经网络是一种基于权重的神经网络模型，由John Hopfield在1982年提出，主要用于解决联想记忆问题。它的工作原理是通过网络的状态演化来存储和检索信息，这种网络能够从一个初始状态逐步恢复到一个稳定状态，这个稳定状态对应于之前存储的模式。在本代码集中，我们将探讨如何利用MATLAB实现离散Hopfield神经网络对数字进行联想记忆和识别。 MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析环境，特别适合进行数值计算和算法开发，因此它是实现神经网络的理想平台。在离散Hopfield神经网络的数字识别应用中，首先需要准备训练数据，这些数据通常包括手写数字的模板或图像。每个数字可以被表示为一个向量，其中每个元素对应图像的一个像素值。代码集中的核心部分包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：将手写数字图像转换成向量表示，通常会进行归一化处理，使得所有像素值都在0和1之间。这一步是为了简化网络的计算，并确保网络能够正确处理不同大小和亮度的图像。 2. **权重矩阵构建**：离散Hopfield网络的权重矩阵W由所有训练样本的向量按行累加得到。对于二元系统（即每个神经元只有两种状态，如0和1），权重矩阵的元素w_ij定义为训练样本i和j的内积。权重矩阵决定了网络的动态行为，存储了训练数据的信息。 3. **网络更新规则**：离散Hopfield网络的更新遵循异步更新规则，即每次只更新一个神经元的状态。新的状态由当前状态的邻接节点的加权和决定，如果结果大于0，则状态翻转。这个过程会一直持续，直到网络达到稳定状态。 4. **模式检索**：当网络被赋予一个初始状态（可能是模糊或部分损坏的数字图像），它会通过迭代过程尝试恢复到与之最接近的已存储模式，即识别出对应的数字。 5. **性能评估**：通过比较网络稳定状态与训练样本，我们可以评估网络的识别性能，例如计算正确识别率。离散Hopfield神经网络的局限性在于可能会陷入局部极小点，导致错误的模式匹配。此外，由于其简单的更新规则，网络可能对噪声和干扰敏感。为了解决这些问题，后续研究引入了各种改进方法，如增加正则化项、使用连续Hopfield网络或引入竞争层等。这个MATLAB代码集提供了一个实际的离散Hopfield神经网络应用示例，帮助我们理解联想记忆的概念以及如何在实际问题中应用神经网络。通过对代码的分析和实验，我们可以深入学习神经网络的基本原理，进一步探索和优化网络性能，为其他复杂问题的解决打下基础。

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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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