Подпишитесь на нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Войдите в нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Забыли пароль? Пожалуйста, введите Ваш адрес электронной почты. Вы получите ссылку с помощью которой создадите новый пароль по электронной почте.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом вопросе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом ответе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом пользователе.
Обучение сети Хопфилда происходит в несколько этапов:
1. Инициализация весов: в начале обучения все веса сети устанавливаются в случайные значения.
2. Предъявление обучающих примеров: сети предъявляются обучающие примеры, которые представляют собой наборы входных и выходных данных. Входные данные представляют собой шаблоны, которые сеть должна запомнить, а выходные данные — соответствующие этим шаблонам значения.
3. Расчет выходных значений: после предъявления обучающего примера сеть рассчитывает выходные значения для каждого нейрона.
4. Обновление весов: на основе полученных выходных значений сеть корректирует веса, чтобы минимизировать ошибку между выходными значениями и желаемыми значениями.
5. Повторение процесса: процесс предъявления обучающих примеров и обновления весов повторяется до тех пор, пока сеть не достигнет заданного уровня точности или пока не будет достигнуто максимальное количество итераций.
6. Тестирование: после завершения обучения сеть может быть протестирована на новых входных данных, чтобы проверить ее способность к распознаванию и восстановлению обученных шаблонов.