Неитеративное обучение нейронных сетей Хопфилда
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Задание
- Прочитать и законспектировать материалы [1-4] про аттракторную нейронную сеть Хопфилда.
- Прочитать и законспектировать материалы статьи [5], в которой предложен алгоритм неитеративного обучения нейронной сети Хопфилда с целью решения проблемы перенасыщения ее ассоциативной памяти.
- Реализовать алгоритм, описанный в [5] (см. также [6]) на одном из языков программирования высокого уровня C++/Java/Python и повторить результат по восстановлению зашумленной (15% шума) картинки (не обязательно той же, что в статье) на рис. 1 (см. [5] стр. 4 pdf-файла).
- Результаты работы (конспект, оформленный в виде курсовой работы с имплементацией алгоритма, результатами и исходным кодом в приложении) присылать на электронную почту или в телеграм научному руководителю.
Список литературы
- Статья "Ассоциативная память на нейронных сетях" на Wikipedia.
- Статья "Нейронная сеть Хопфилда" на Wikipedia.
- Статья "Нейронная сеть Хопфилда на пальцах" на Habr.
- Г.Г. Малинецкий, Математические основы синергетики. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент, USSR, 2009 (см. главу 10).
- A.M. Reznik, Non-Iterative Learning for Neural Networks, IJCNN'99. International Joint Conference on Neural Networks, vol.2, pp. 1374-1379, 1999.
- Д.О. Городничий, Исследование и разработка высокопроизводительных полных нейросетей, диссертация, 2007 [полный текст]