Hopfield神经网络

 摘要：        从系统观点看，前馈神经网络模型的计算能力有限，具备自身的一些缺点。而反馈型神经网络是一种反馈动力学系统，比前馈神经网络拥有更强的计算能力，能够经过反馈而增强全局稳定性。反向传播神经网络模型虽然很适合处理学习问题，可是却不适合处理组合优化问题。理论上来讲，若是参数设置得当，Hopfield神经网络能够被用来优化任何问题。反馈神经网络中，全部神经元具备相同的地位，没有层次差异。

>>阅读原文<<