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《《神经网络导论》实验二 双向联想记忆》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、实验2双向联想记忆一、实验目的熟悉Kosko型双向联想记忆网络的原理与结构，通过仿真实验掌握具体的实现方法，了解该网络的功能及性能，加深对该类网络的稳定状态和能量函数等概念的理解。二、实验原理联想记忆功能分为自联想和异联想，异联想也称为双向联想记忆，简写为BAM。BAM存储器可存储两组矢量，若有如下N维矢量A和P维矢量B：A=[a0,a1,⋯aN-1]T∈{-1,1}NB=[b0,b1,⋯bP-1]T∈{-1,1}P构成M对矢量As,Bs,s=0,1,⋯,M-1，给定A可经联想得到对应的标准样本B，当有噪声或残缺时，联想功能
2、可使样本对复原。如图1所示，与矢量A相应的一层有N个节点，另一层对应矢量B，有P个节点，两层间双向连接。假定B到A的传输为正向，正向的权矩阵为W。如果输入矢量由上层加入，且相应于网络中B的稳定状态，则经W之作用产生A稳定状态。当任意矢量输入时，网络要经若干次次迭代计算演变至稳态，过程可示意为：WBt→At+1WTAt+1→Bt+2WBt+2→At+3⋯直至A、B为稳态，演变过程结束。网络学习遵从Hebb规则，若给定M个双极性矢量对：A0,B0,A1,B1,⋯,(AM-1,BM-1)则正，反向权矩阵为：W=s=0M-1As,B
3、sTWT=s=0M-1Bs,AsT如果BAM网络神经元函数值为0，则称为齐次BAM网络，其能量函数为：EA,B=-12ATWB-12BTWTA=-ATWB三、实验内容及步骤2、连接权值W=422-20-20-240200-420202-2200020-2-422-2-4002020-2-20222-4-20200-2000-2024-2-202-2202-4-204-20-4024-20-22422-20-20-2400-22-20-2420-40-2220-20-200-2-4002020-2-22400-20-20220
4、2-2-202020002-2202-4-204稳定状态能量值：E=-158-142-158-1463、验证网络的联想能力对B2采用W进行迭代直到稳定求得的A‘2与原A2相同。对A3采用W进行迭代直到稳定求得的B‘3与原B3相同。4、验证网络抗噪能力取A1畸变度为3，观察10次输出，显示能量correct:1andenergy:-82-158correct:1andenergy:-90-158correct:0andenergy:-98-146correct:1andenergy:-90-158correct:1andene
5、rgy:-106-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158-158-158correct:1andenergy:-98-1585、噪声大小对联想能力的影响分别对A取反1到3位数各验证300次：thedegreeofaccuracyfromA1toA4:1bit2bits3bits1.00000.97330.84001.00000.95670.80670.
6、91000.76000.56331.00000.88330.5767分别对B取反1到3位数验证100次：thedegreeofaccuracyfromB1toB4:1bit2bits3bits1.00000.70000.32000.82000.72000.35000.94000.55000.16000.76000.64000.1600四、实验思考题1、在实验步骤4中观察网络能量E是如何变化的？根据网络机理说明原因。从步骤4中可以看出，网络能量E随迭代的次数而减小。这是因为双向联想网络是Hopfield网络的一种，网络总是朝着
7、能量函数E减小的方向运动，且达到稳态时，E取极小值。2、如果我们想要“擦除”存储矢量中的某对(Ai,Bi)，应如何调整网络？双向联想记忆网络特性主要体现在权值W上，如果想要“擦除”存储矢量中的某对(Ai,Bi)，取：W'=W-Ai∙BiT3、通过总结第5步和第6步的实验结果，得出什么结论？简要解释其中的原因。随着矢量位取反的位数增多，噪声增大，网络联想正确率剧烈下降，说明网络恢复的记忆力是有限的。这种二进制的存储映射是一对一的，容差性差。五、实验结论对于Kosko型其次双向联想记忆网络：1随着时间的推移，网络在状态空间中总是
8、朝着能量函数减小的方向移动，当网络达到稳定时，能量取得极小值。2随着网络噪声的增大，网络联想正确率下降，同时说明网络恢复的记忆力是有限的。六、MATLAB源程序clear;clcdisp('实验步骤2显示连接权矩阵及能量值');A=[A1A2A3A4];B=[B1B2B3B4];W=zer
