连续hopfield神经网络(chnn)及其matlab实现

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4、s%26amp%3Bascdesc%3DDESC&page=1输入和输出矩阵http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=29843&extra=page%3D5%26amp%3Bfilter%3D0%26amp%3Borderby%3Dreplies%26amp%3Bascdesc%3DDESC&page=1预测误差http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=42078&extra=page%3D5%26amp%3Bfilter%3D0%26amp%3Borderby%3D

5、replies%26amp%3Bascdesc%3DDESC视频名称:连续Hopfield神经网络(CHNN)及其MATLAB实现主讲：yuthreestone(Matlab中文论坛会员)版权申明：视频归原创作者跟Matlab中文论坛所有，可以在Matlab中文论坛下载或者观看，请勿转载！www.iLoveMatlab.cn！Matlab&Simulink为美国mathworks公司注册商标！版权归mathworks公司所有！www.iLoveMatlab.cn离散Hopfield神经网络（复习）Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连

6、接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。对于一个Hopfield网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。反馈网络有稳定的，也有不稳定的。对于Hopfield网络来说，如何判别其稳定性也是需要确定的。视频名称:连续Hopfield神经网络(CHNN)及其MATLAB实现主讲：yuthreestone(Matlab中文论坛会员)版权申明：视频归原创作者跟Matlab中文论坛所有，可以在Matlab中文论坛下载或者观看，请勿转载！www.iLoveMatlab.cn！Matlab&Simulink为美国mathworks公司注册商标！版权归mathworks公

7、司所有！www.iLoveMatlab.cn离散Hopfield神经网络（复习）一个DHNN的网络状态是输出神经元信息的集合。对于一个输出层是n个神经元的网络，其t时刻的状态为一个n维向量：Y(t)=[y1(t),y2(t),…,yn(t)]T因为yi(t)可以取值为1或0，故n维向量Y(t)有2n种状态，即网络有2n种状态。如果Hopfield网络是一个稳定网络，若在网络的输入端加入一个输入向量，则网络的状态会产生变化，即从超立方体的一个顶点转向另一个顶点，并且最终稳定于一个特定的顶角。视频名称:连续Hopfield神经网络(CHNN)及其MATLAB实现主讲：

8、yuthr