联想电脑不能Ghost之谜
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
联想电脑不支持ghost怎么备份
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
联想电脑不能使用GHOST解决方法
上传时间： 2013-05-27
上传用户：eeworm
专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 联想电脑不能使用GHOST解决方法.pdf
上传时间： 2013-07-03
上传用户：@小小羊
专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 联想电脑不能Ghost之谜.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：KIM66
LAM（线性联想记忆）算法源程序LAM
上传时间： 2015-01-24
上传用户：zyt
《Java联想（中文）》.rar
上传时间： 2014-01-21
上传用户：zhengzg
联想维修站的内部发行资料
标签： 联想
上传时间： 2013-12-29
上传用户：lhw888
自动联想命令行处理代码
上传时间： 2014-01-17
上传用户：253189838
Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f（）--Sgn（） θi—神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。
上传时间： 2015-03-16
上传用户：JasonC
