DL之HNN：Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(二)
2、DHNN网络权值的选取二、HNN之CHNN 连续Hopfield神经网络CHNN（Continuous Hopfield Neural Network）与DHNN在拓扑结构上是一致的。HNN与DHNN的主要区别—CHNN采用S型连续的Sigmoid函数：CHNN与DHNN不同之处在于其函数g不是阶跃函数，而是S型的连续函数。(1)、CHNN与DHNN....
DL之HNN：Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(一)
HNN 1982年，美国加州工学院生物物理学家约翰·霍普菲尔德Hopfield开创性地提出了一种新型的连续时间递归神经网络模型(原始的Hopfield模型)。1982年，约翰·霍普菲尔德认识到如果这种连接是对称的，那就存在一个全局的能量函数。整个网络每个二进制单元的“配置”都对应了能量的多与少，二进制单元的阈值决策规则会让网络的配置朝着能量函数最小化的方....
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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