Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
73
Добавлен:
01.05.2014
Размер:
3.07 Mб
Скачать

Лабораторная работа №3.

Исследование сети Хопфилда

Цель работы:

Научиться решать задачи автоассоциативной памяти с помощью сети Хопфилда. Исследовать ограничения сети Хопфилда. Научиться оценивать качество функционирования сети Хопфилда. Выявить зависимость качества функционирования сети Хопфилда от степени искажения изображения.

Задания

1. Исследовать процесс функционирования сети Хопфилда, состоящей из 4-х нейронов. Определить «области притяжения» для образов общей памяти а) (-1,-1,+1,+1) и (+1,+1,-1,-1); б) (-1,+1,+1,+1) и (+1,+1,-1,-1).

2. Изучить способность сети восстанавливать изображения цифр, искаженные нормальным шумом с параметрами (0,). Исследовать зависимость качества восстановления изображений от дисперсии шума.

Пояснения к выполнению заданий:

1. Исследования проводятся на базе программной модели сети Хопфилда.

Войдите в программу NetLab. Выберите в меню Pattern Set – New Set – Pattern matrix dimension. Введите размерность сети 4х1. Нажмите <Enter>.

Пространство состояний сети Хопфилда из 4-х нейронов графически изображается 4-х мерным кубом.

Пусть обучающая выборка (набор образов общей памяти сети) состоит из двух векторов: (-1,-1,+1,+1) и (+1,+1,-1,-1). На рисунке они отмечены жирными точками.

В окне Pattern Set Edit создайте изображение, описываемое вектором (-1,-1,+1,+1) – первые два элемента этого изображения должны быть белыми, вторые два – черными. Для того, чтобы создать черный элемент изображения – щелкните левой кнопкой мыши по соответствующему полю. Нажмите кнопку Add. Создайте теперь второе изображение общей памяти сети. Нажмите кнопку Save и сохраните набор образов в файле с именем four.fig.

Создайте сеть. Для этого выберите меню File – New, откроется окно Parameters for new net. Нажмите кнопку … , выберите файл образов four.fig и нажмите OK.

На данный момент сформирована сеть Хопфилда, состоящая из 4-х нейронов, в общей памяти которой хранятся два образа. Сеть готова к работе.

Подайте на вход сети образ (-1,+1,-1,+1).

Для этого в окне Pattern Set File Name выберите файл образов four.fig (для проверки способности сети воспроизводить образы общей памяти).

Затем в левом окне панели Net1 введите изображение образа, задаваемого вектором (-1,+1,-1,+1). Нажмите кнопку Load Pattern.

Образ отобразится в правом окне этой панели. Задайте режим пошаговой работы Step-by-Step.

Нажимайте на кнопку Run Network, пока сеть не прийдет к устойчивому состоянию, т.е. образ в правом окне панели Net1 не перестанет изменяться. Следите за изменением энергии сети, значение которой отображается в правом нижнем углу рабочего окна программы.

Процесс изменения состояний и энергии сети при обработке входного образа должен быть следующим:

(-1,+1,-1,+1) - > (+1,+1,-1,+1) -> (+1,+1,-1,-1)

E = 4 E = 0 E = -12, где E - это энергия сети, которая вычисляется по формуле

.

Определите «области притяжения» и значения энергии для всех возможных состояний сети.

2. Создайте сеть для файла образов общей памяти num.fig. Для этого войдите в меню File – New и в окне Parameters for new net выберите файл num.fig.

Аналогично предыдущему заданию исследуйте способность сети воспроизводить образы общей памяти.

Для исследования зависимости качества восстановления изображений сетью от степени искажения изображения необходимо определить частоту корректного воспроизведения изображения при различной степени искажения.

Степень искажения определяется дисперсией шума, который накладывается на изображение.

Зашумить изображение можно, задав дисперсию шума в окне Variance и нажав затем кнопку Pattern garbling.

Номер изображения

Дисперсия шума

Частота корректного воспроизведения образов (%)

0

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

100

1

Результаты исследования сведите в таблицу и постройте графики зависимостей для каждого образа.

Соседние файлы в папке Лабораторная4. Сеть Хопфилда