【摘 要】
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在该文提出了一种新的Hopfield网络的学习算法——梯度上升学习算法.该学习算法中把网络的权值和阈值参数看作是一种可调参数.整个算法由两个阶段组成,分别是Hopfield网络的
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在该文提出了一种新的Hopfield网络的学习算法——梯度上升学习算法.该学习算法中把网络的权值和阈值参数看作是一种可调参数.整个算法由两个阶段组成,分别是Hopfield网络的运行阶段和在权值和阈值参数空间的梯度上升学习阶段.当Hopfield网络在当前权值和阈值空间的学习过程中陷入到一个局部极小值中时,便开始梯度上升阶段,通过沿着梯度上升的方向修改权值和阈值参数的方式,从而可以使得网络的能量能够暂时增加,使得网络有脱离局部最小值的能力.
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