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 – qk,
где NETk – выход NET нейрона k; q – 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.
