Реализация сети Хопфилда с 2 состояниями
Как можно реализовать двухуровневую или аналоговую модель сети Хопфилда, исследуя ее пропускную способность как функцию размерности N, используя правило обучения внешнего продукта? Я пытаюсь приступить к небольшому проекту программирования и не могу понять, как начать эту модель.
Согласно подсказке, есть несколько способов решения этой проблемы. Один из способов приблизиться к этому - сгенерировать ряд случайных шаблонов, сохранить их как память в матрице T, а затем показать, что, когда состояние сети V инициализируется одним из сохраненных шаблонов, оно не удаляется, когда вы запускаете динамика. Сколько паттернов можно сохранить в виде стабильных аттракторов в зависимости от N? Еще одна вещь, которую нужно исследовать, - это радиус сходимости Хэмминга - то есть, если вы инициализируете состояние сети в соответствии с сохраненным шаблоном, который был нарушен путем переворота K битов, насколько большим вы можете сделать K, чтобы сеть по-прежнему сходилась с правильной памятью? И как K зависит от количества сохраненных паттернов?