課程大綱：Python 實(shí)現(xiàn) Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)
通過介紹離散型 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)型 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使學(xué)習(xí)者理解該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模式，
并通過 TSP 問題理解 Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。
1
Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DHNN與CHNN）
1.DHNN與CHNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性
3.吸引子與吸引域模型
4.能量函數(shù) 5.DHNN與CHNN網(wǎng)絡(luò)權(quán)值賦值
2
CHNN 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用：TSP 問題
1.連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
2.Python的基本用法
3.NumPy、Matplotlib庫的基本使用
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