Recurrent Network có các hidden neuron: ph n t làm tầ ử rễ z-1 được dùng Đầu ra của Neural được feedback về tất cả các Neural. Recurrent Neural Network (RNN) Input: Pattern (thường có nhiều hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét môṭ cách tương đôí la ̀ ko có nhiễu ) | Recurrent network Recurrent Network có các hidden neuron: phần tử làm trễ z-1 được dùng - Đầu ra của Neural được feedback về tất cả các Neural z-1 z-1 z-1 input hidden output Recurrent Neural Network (RNN) Input: Pattern (thường có nhiễu hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét một cách tương đối là ko có nhiễu) Process Nạp một mẫu lên nhóm lõi (core) các neurons được kết nối phức tạp. Chạy core neurons cho tới khi chúng tiến đến một trạng thái ổn định. Đọc đầu ra của trạng thái của các neuron lõi. Inputs Outputs Input: (1 0 1 -1 -1) Output: (1 -1 1 -1 -1) TexPoint fonts used in EMF: Associative-Memory Networks Input: Pattern (thường có nhiễu hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét một cách tương đối là ko có nhiễu) Process Nạp một mẫu lên nhóm lõi (core) các neurons được kết nối phức tạp. Chạy core neurons cho tới khi chúng tiến đến một trạng thái ổn định. Đọc đầu | Recurrent network Recurrent Network có các hidden neuron: phần tử làm trễ z-1 được dùng - Đầu ra của Neural được feedback về tất cả các Neural z-1 z-1 z-1 input hidden output Recurrent Neural Network (RNN) Input: Pattern (thường có nhiễu hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét một cách tương đối là ko có nhiễu) Process Nạp một mẫu lên nhóm lõi (core) các neurons được kết nối phức tạp. Chạy core neurons cho tới khi chúng tiến đến một trạng thái ổn định. Đọc đầu ra của trạng thái của các neuron lõi. Inputs Outputs Input: (1 0 1 -1 -1) Output: (1 -1 1 -1 -1) TexPoint fonts used in EMF: Associative-Memory Networks Input: Pattern (thường có nhiễu hoặc xuống cấp) Output: Corresponding pattern (hoàn hảo/xét một cách tương đối là ko có nhiễu) Process Nạp một mẫu lên nhóm lõi (core) các neurons được kết nối phức tạp. Chạy core neurons cho tới khi chúng tiến đến một trạng thái ổn định. Đọc đầu ra của trạng thái của các neuron lõi. Inputs Outputs Input: (1 0 1 -1 -1) Output: (1 -1 1 -1 -1) TexPoint fonts used in EMF: Các loại Associative Network NN 5 1. Auto-associative: X = Y 2. Hetero-associative Bidirectional: X Y *Nhận dạng các nhiễu của mẫu *Iterative correction of input and output BAM = Bidirectional Associative Memory Các loại Associative Network (cont.) NN 5 3. Hetero-associative Input Correcting: X Y *Input clique is auto-associative => repairs input patterns 4. Hetero-associative Output Correcting: X Y *Output clique is auto-associative => repairs output patterns Hebb’s Rule NN 5 Connection Weights ~ Correlations ``When one cell repeatedly assists in firing another, the axon of the first cell develops synaptic knobs (or enlarges them if they already exist) in contact with the soma of the second cell.” (Hebb, 1949) In an associative neural net, if we compare two pattern components (. pixels) within many patterns and find .
