Hopfield神經網絡

 摘要：        從系統觀點看，前饋神經網絡模型的計算能力有限，具備自身的一些缺點。而反饋型神經網絡是一種反饋動力學系統，比前饋神經網絡擁有更強的計算能力，能夠經過反饋而增強全局穩定性。反向傳播神經網絡模型雖然很適合處理學習問題，可是卻不適合處理組合優化問題。理論上來講，若是參數設置得當，Hopfield神經網絡能夠被用來優化任何問題。反饋神經網絡中，全部神經元具備相同的地位，沒有層次差異。

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