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第53节:反馈型神经网络(Hopfield)——网络的信息存储容量
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当网络规模一定时,所能记忆的模式是有限的。对于所容许的联想出错率,网络所能存储的最大模式数Pmax称为网络容量。网络容量与网络的规模、算法以及记忆模式向量的分布都有关系。
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第46节:反馈型神经网络(Hopfield)——结构与工作方式
第49节:反馈型神经网络(Hopfield)——吸引子定理与能量函数的概念
第51节:反馈型神经网络(Hopfield)——通过一个例子看反馈网状态的动态演变过程
第52节:反馈型神经网络(Hopfield)——网络的权值设计
第50节:反馈型神经网络(Hopfield)——吸引子性质与吸引域的概念
第55节:反馈型神经网络(Hopfield)——通过可视化例子理解网络的记忆与联想能力
第48节:反馈型神经网络(Hopfield)——吸引子
第54节:反馈型神经网络(Hopfield)——通过可视化例子理解网络的吸引子与伪吸引子
第47节:反馈型神经网络(Hopfield)——稳定性
第43节:自适应共振理论网络(ART)——ART I 型网络运行原理
ANN第8讲:生物神经元的信息处理——生物神经网络的能力是生物神经元的能力之和吗?
人工神经网络概述
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ANN第9讲:人工神经元模型——神经元的M-P模型
第44节:自适应共振理论网络(ART)——ART I 型网络学习算法
第45课:自适应共振理论网络(ART)——ART I 型例题(模式分类)
ANN第23讲:BP算法——权值调整式中的误差信号如何计算?
第42节:自适应共振理论网络(ART)——算法流程与ART I型网络的系统结构
ANN第29讲:BP网络设计基础——如何准备训练样本集?
ANN第32讲:习题课(上)——单层感知器
第41课:自组织特征映射网络(SOFM)——剖析几个应用案例(下)
ANN第4讲:生物神经元的信息处理——处理器结构
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ANN第18讲:单层感知器——功能(单层感知器能干什么?)
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