目前的人工神经网络是利用第一种情况即稳定的专门轨 迹来解决某些问题的 如果把系统的稳定点视做一个记忆的话,那么从初始状 态朝这个稳定点移动的过程就是寻找该记忆的过程。 状态的初始值可以认为是给定的有关该记忆的部分信息, 状态N(t)移动的过程,是从部分信息去寻找全部信息, 这就是联想记忆的过程 如果把系统的稳定点考虑为一个能量函数的极小点,在 状态空间中,从初始状态N(t)=N(t+t),最后到达N。 若N为稳定点,则可以看作是N把N(t)吸引了过去, 在N(t)时能量比较大,而吸引到N时能量已为极小了。目前的人工神经网络是利用第一种情况即稳定的专门轨 迹来解决某些问题的。 如果把系统的稳定点视做一个记忆的话，那么从初始状 态朝这个稳定点移动的过程就是寻找该记忆的过程。 状态的初始值可以认为是给定的有关该记忆的部分信息， 状态N(t)移动的过程，是从部分信息去寻找全部信息， 这就是联想记忆的过程。 如果把系统的稳定点考虑为一个能量函数的极小点，在 状态空间中，从初始状态N(t0 )＝N(t0+t)，最后到达N* 。 若N*为稳定点，则可以看作是N*把N(t0 )吸引了过去， 在N(t0 )时能量比较大，而吸引到N*时能量已为极小了