Hopfield 神经网络无法识别
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【中文标题】Hopfield 神经网络无法识别【英文标题】:Hopfield Neural Network doesn't recognize 【发布时间】:2012-03-04 11:12:53 【问题描述】:我正在尝试用 Java 编写 Hopfield 神经网络类,但网络不想识别模式。 而且我不明白错误在哪里。 网络用互连矩阵 w[n][n] 表示。 当用一些标准模式教授网络时,我用以下方法改变互连矩阵:
private void teaching(int[] pattern) //teaching
for(int i=0; i<n; i++)
for(int j=0; j<n; j++)
if(i==j) w[i][j]=0;
else w[i][j] += pattern[i]*pattern[j];
然后我尝试在一些类似的模式中识别标准模式。当神经元状态停止变化或超过阈值(65535次迭代)时,应停止该过程:
private int[] recognition(int[] pattern)
int net=0, s, j=0;
int[] previousState = new int[n];
do
System.arraycopy(pattern, 0, previousState, 0, n);
int r = generateRandom(n);
for(int i=0; i<n; i++)
net+=pattern[i]*w[i][r];
s = signum(net);
pattern[r] = s;
j++;
if(j>iterThreshold)
System.err.println("Threshold overcome.");
return pattern;
while(!Arrays.equals(pattern, previousState));
return pattern;
signum 是一个激活函数:
private static int signum(int x) //activation function
if(x>0) return 1;
else return -1;
识别过程仅在超过阈值时停止。出模式看起来不像标准模式。请帮忙找出错误。 提前谢谢你。
附:问题已经解决了。 主要错误是我忘记在循环开始时将“net”变量设置为零:
private int[] recognition(int[] pattern)
int net=0, s, j=0;
...
do
net=0;
for(int i=0; i<n; i++)
net+=pattern[i]*w[i][r];
...
感谢您的关注。
【问题讨论】:
我认为 Java 已经有Math.signum(x)
用于 x 的双精度和浮点输入的方法?如果 x = 0,您的版本将忽略零 (0)。请参阅链接 en.wikipedia.org/wiki/Signum_function
我的版本没有忽略 x=0。当 x=0 时,signum(x)=-1。模式向量只能由“1”或“-1”值组成。
你有没有参加过 Hinton 的神经网络课程?
你为什么使用整数?你应该使用双打或至少浮动。你检查过整数溢出吗?
当您自己解决问题时,是否愿意回答您的问题并将其关闭,这样它就不会出现在未回答的问题中? See here如有疑问
【参考方案1】:
主要错误是我忘记在循环开始时将“net”变量设置为零:
private int[] recognition(int[] pattern)
int net=0, s, j=0;
...
do
net=0;
for(int i=0; i<n; i++)
net+=pattern[i]*w[i][r];
...
【讨论】:
以上是关于Hopfield 神经网络无法识别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
10.BP神经网络和Hopfield神经网络: 神经元与神经网络, BP在模式识别中的应用, 离散Hopfield神经网络, 连续Hopfield神经网络, Hopfield的应用