1,例 2-10-1M,构建 连续Hopfield网络,2,连续Hopfield网络,结构与模型,Matlab神经网络工具箱中，给出的是 连续Hopfield网络的离散化模型； 非线性作用函数为对称饱和线性函数， 见下页。,3,连续Hopfield网络,结构与模型,4,1 构建函数其中, ：平衡期望值矩阵 。 非线性作用函数3 网络仿真函数y=sim(net,a b,c),构建连续Hopfield网络,5,构建连续Hopfield网络,用于联想记忆用于优化计算,6,构建连续Hopfield网络,构建2神经元的CHNN： m 2a1a.m 给定两个稳态，1个随机初态（二维平面） （1）用于联想记忆（稳态给定，求取权系值） （2）用于优化计算（权系值已知，由随机初态寻找稳态）,7,构建连续Hopfield网络,Matlab程序：m2a1a.m,8,构建连续Hopfield网络 m2a1a.m执行结果,给定两个稳态（*）,9,构建连续Hopfield网络 m2a1a.m执行结果,任意一个初态（o）,10,构建连续Hopfield网络 m2a1a.m执行结果,11,Command Window: w =0.6925 -0.4694-0.4694 0.6925 b =00 v =1 -1-1 1 y =1 -1-1 1,构建连续Hopfield网络 m2a1a.m执行结果,12,构建连续Hopfield网络,构建2神经元的CHNN： m 2a1b.m给定两个稳态，6个随机初态（二维平面） 收敛到两个稳态,13,构建连续Hopfield网络,Matlab程序：m2a1b.m,14,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,给定两个稳态（*）,15,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,16,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,初态（o）收敛于平衡点（*）的过程,17,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,初态（o）收敛于平衡点（*）的过程,18,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,初态（o）收敛于平衡点（*）的过程,19,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,初态（o）收敛于平衡点（*）的过程,20,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,初态（o）收敛于平衡点（*）的过程,21,构建连续Hopfield网络 m2a1b.m执行结果,Command Window:v =1 -1-1 1y =1 -1-1 1,22,构建连续Hopfield网络,构建3个神经元 CHNN：m2a1c.m 给定两个稳态，5个随机初态（3维平面） 实验验证联想记忆能力,23,构建连续Hopfield网络,Matlab程序：m2a1c.m,24,构建连续Hopfield网络 m2a1c.m执行结果,给定两个稳态（*）,25,构建连续Hopfield网络 m2a1c.m执行结果,5个初态（）收敛于稳态（*）的过程,26,构建连续Hopfield网络 思考与练习,对于CHNN，如何理解：用于联想记忆？用于优化计算？二者是对偶的？,27,结束,