随机Hopfield神经网络的定量分析
金聪
湖北大学数学与计算机科学学院,武汉,430062
THE QUANTITATIVE ANALYSIS OF STOCHASTIC HOPFIELD NEURAL NETWORK MODEL
Jin Cong
College of Mathematics and Computer Science Hubei University Wuhan 430062 China
摘要 该文探讨了实际使用Hopfield神经网络(HNN)时噪声的影响。由于噪声的客观存在,我们首先证明了随机Hopfield神经网络(SHNN)轨道的期望关于时间是一致有界的。之后,为了实际设计神经网络的需要,我们对含有噪声的HNN和与其对应的一般HNN之间随机输入误差的估计进行了研究。利用所得的结论,我们可以对设计空间进行控制,使得所设计的网络满足我们希望获得的各种性能要求。
关键词 ：
随机Hopfield网络 ,
噪声 ,
随机输入误差 ,
一致有界
Abstract ：In this paper, the effect of input noise on the typical stochastic Hopfield neural network modei is discussed. It is shown that the expectation of the stochastic HNN of the trajectory is uniformly bounded over time. For practical design purposes, the stochastic input error estimates for the stochastic HNN with respect to the corresponding deterministic HNN is derived. In addition, the designer can use these results to constrain the design space so that the achieved design satisnes the performance specifications whenever possible.
Key words ：
Stochastic Hopfield neural network
Noise
Stochastic input error
Uniform bounded
收稿日期: 1999-05-09
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2001, Vol. 23 
