【摘 要】
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离散时间的Hopfield网络模型是一个非线性动力系统.对网络的状态变量引入新的能量函数,利用凸函数次梯度性质可以得到网络状态能量单调减少的条件.对于神经元的连接权值且激
【机 构】
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中国科学院研究生院信息科学与工程学院,四川师范大学数学系,中国科学院研究生院信息科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
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离散时间的Hopfield网络模型是一个非线性动力系统.对网络的状态变量引入新的能量函数,利用凸函数次梯度性质可以得到网络状态能量单调减少的条件.对于神经元的连接权值且激活函数单调非减(不一定严格单调增加)的Hopfield网络,若神经元激活函数的增益大于权值矩阵的最小特征值,则全并行时渐进收敛; 而当网络串行时,只要网络中每个神经元激活函数的增益与该神经元的自反馈连接权值的和大于零即可.同时,若神经元激活函数单调,网络连接权值对称,利用凸函数次梯度的性质,证明了离散时间的Hopfield 网络模型全并行
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