1.1.2第二次神经网络研究高潮 1982年,美国物理学家 Hopfield对神经网络 的动态特性进行了研究,提出了所谓 Hopfield 神经网络模型 以 Rumelhart为首的PDP( Parallel distributed Processing)并行分布处理研究集团对联结机制 ( connectionist进行了研究 T.J. Sejnowsk等人还研究了神经网络语 音信息处理装置 这些成功的研究对第二次神经网络研究高 潮的形成起了决定性的作用
1．1．2 第二次神经网络研究高潮 1982年，美国物理学家Hopfield对神经网络 的动态特性进行了研究，提出了所谓Hopfield 神经网络模型。 以Rumelhart为首的PDP(Parallel Distributed Processing)并行分布处理研究集团对联结机制 (connectionist)进行了研究。 T．J．Sejnowski等人还研究了神经网络语 音信息处理装置。 这些成功的研究对第二次神经网络研究高 潮的形成起了决定性的作用
Hopfield模型的动作原理是: 只要由神经元兴奋的算法和神经元之 间的结合强度所决定的神经网络的状态 在适当给定的兴奋模式下尚未达到稳定, 那么该状态就会一直变化下去,直到预 先定义的一个必定减小的能量函数达到 极小值时,状态才达到稳定而不再变化 1985年, Hopfield和D.W.Tank用 上述模型求解了古典的旅行推销商问题 ( Traveling Salesman Problem),简称 TSP问题
Hopfield模型的动作原理是： 只要由神经元兴奋的算法和神经元之 间的结合强度所决定的神经网络的状态 在适当给定的兴奋模式下尚未达到稳定， 那么该状态就会一直变化下去，直到预 先定义的一个必定减小的能量函数达到 极小值时，状态才达到稳定而不再变化。 1985年，Hopfield和D．W．Tank用 上述模型求解了古典的旅行推销商问题 ( Traveling Salesman Problem)，简称 TSP问题