反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为:

《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第04讲 感知器（Perceptron）

第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制

《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第06讲 反向传播网络

内容安排 一、反馈网络 二、 Hopfield网络简介 三、DHNN网络 四、稳定性与应用 五、内容小结

内容安排 一、内容回顾 二、感知机 三、自适应线性元件 四、内容小结

西安交通大学：智能控制概论-智能控制理论与方法_模糊神经网络

西安交通大学：智能控制概论-智能控制理论与方法_有监督和BP神经网络

《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第07讲 反馈网络