动态Hopfield网络,动态网络结构图

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于动态Hopfield网络的问题，于是小编就整理了2个相关介绍动态Hopfield网络的解答，让我们一起看看吧。

1. 可以根据图像的哪些差异比较来进行追踪？
2. 如何培养海马体？

可以根据图像的哪些差异比较来进行追踪？

在实际中往往要比较两幅图像差异,但是这两幅图像的差异可能非常微小,用肉眼往往很难有效区别。

利用计算机比较两幅图像的差异是可行的,但是通常的计算机图像比较算法相对复杂,也很难明确、直观地指出两幅图像的差异点。利用细胞神经网络(CNN)可以高速、有效、直观地实现这一过程。细胞神经网络(CNN)是近年迅速发展起来的一种局部连接的反馈式网络,与典型的全连接Hopfield网络相比,具有局部连接和动态电路性能便于集成,因而在电路硬件实现上具有广阔前景。细胞神经网络(CNN)的非线性动力系统性质非常丰富复杂;其动力系统特别,是其并行动态性质是图像处理的强有力工具,广泛应用于生物视觉处理及高级大脑方程[1,2]。

如何培养海马体？

　来自约翰霍普金斯大学医学院（Johns Hopkins University School of Medicine）的研究人员以Hopfield网络的人类记忆模型为基础，利用最新技术记录了大量神经元活动，并探索了在神经元回路中活动模式的自我维持序列机制，以期揭示记忆模式在海马体中的传递。

　　在缺少体内数据的情况下，研究神经元的活动模式是非常困难的，科学家只能通过理论模型来建立大脑可能的活动过程。在1982年，科学家John Hopfield建立了一个人造递归神经网络框架，命名为Hopfield网络。它包含许多周期性兴奋神经元，这些神经元存储着分散的记忆模式。这些模式就像吸引器一样，使得局部模式总是不断聚集，这一过程称被称为自联想过程。　　约翰霍普金斯大学的研究人员重点研究了老鼠的方位细胞，海马体中这些方位细胞群能对动物所处环境产生一张认知地图。当周围环境发生巨大变化时也会引起大脑放电模式的变化，但是通过Hopfield网络吸引动力使这些变化模式保持稳定。　　这项研究为海马体神经元能够表达序列记忆提供了证据，这一活动包含于Hopfield框架中描述的自联想吸引器模式。另外，研究人员通过将快速自联想吸引器与较慢连续模式的异联想相结合，建立了能够被存储的模式序列。这使得在序列中每一个模式能够在被转移到下一个模式前被修正。　　过去由于很难从大量的海马体细胞中获得数据，因此很难获取到这些动态的直接证据。但是最新的技术允许研究人员能够同时记录高达263个神经元的活动。科学家记录了五只老鼠在探索开阔区域和直线轨道时它们背部的海马体神经元的活动。

到此，以上就是小编对于动态Hopfield网络的问题就介绍到这了，希望介绍关于动态Hopfield网络的2点解答对大家有用。