logo
Ф

Статистичекие сети Хопфилда

Если правила изменения состояний для бинарной сети Хопфилда заданы статистически, а не детерминированно, как в уравнении (6.1), то возникает система, имитирующая отжиг. Для ее реализации вводится вероятность изменения веса как функция от величины, на которую выход нейрона OUT превышает его порог. Пусть

Ek = NETk – k,

где NETk – выход NET нейрона k;  – порог нейрона k, и

,

(отметьте вероятностную функцию Больцмана в знаменателе), где Т – искусственная температура.

В стадии функционирования искусственной температуре Т приписывается большое значение, нейроны устанавливаются в начальном состоянии, определяемом входным вектором, и сети предоставляется возможность искать минимум энергии в соответствии с нижеследующей процедурой:

  1. Приписать состоянию каждого нейрона с вероятностью рk значение единица, а с вероятностью 1–рk – нуль.

  2. Постепенно уменьшать искусственную температуру и повторять шаг 1, пока не будет достигнуто равновесие.