文档介绍：实验2双向联想记忆一、实验目的熟悉Kosko型双向联想记忆网络的原理与结构,通过仿真实验掌握具体的实现方法,了解该网络的功能及性能,加深对该类网络的稳定状态和能量函数等概念的理解。二、实验原理联想记忆功能分为自联想和异联想,异联想也称为双向联想记忆,简写为BAM。BAM存储器可存储两组矢量,若有如下N维矢量A和P维矢量B:A=[a0,a1,⋯aN-1]T∈{-1,1}NB=[b0,b1,⋯bP-1]T∈{-1,1}P构成M对矢量As,Bs,s=0,1,⋯,M-1,给定A可经联想得到对应的标准样本B,当有噪声或残缺时,联想功能可使样本对复原。如图1所示,与矢量A相应的一层有N个节点,另一层对应矢量B,有P个节点,两层间双向连接。假定B到A的传输为正向,正向的权矩阵为W。如果输入矢量由上层加入,且相应于网络中B的稳定状态,则经W之作用产生A稳定状态。当任意矢量输入时,网络要经若干次次迭代计算演变至稳态,过程可示意为:WBt→At+1WTAt+1→Bt+2WBt+2→At+3⋯直至A、B为稳态,演变过程结束。网络学习遵从Hebb规则,若给定M个双极性矢量对:A0,B0,A1,B1,⋯,(AM-1,BM-1)则正,反向权矩阵为:W=s=0M-1As,BsTWT=s=0M-1Bs,AsT如果BAM网络神经元函数值为0,则称为齐次BAM网络,其能量函数为:EA,B=-12ATWB-12BTWTA=-ATWB三、实验内容及步骤2、连接权值W=422-20-20-240200-420202-2200020-2-422-2-4002020-2-20222-4-20200-2000-2024-2-202-2202-4-204-20-4024-20-22422-20-20-2400-22-20-2420-40-2220-20-200-2-4002020-2-22400-20-202202-2-202020002-2202-4-204稳定状态能量值:E=-158-142-158-1463、验证网络的联想能力对B2采用W进行迭代直到稳定求得的A‘2与原A2相同。对A3采用W进行迭代直到稳定求得的B‘3与原B3相同。4、验证网络抗噪能力取A1畸变度为3,观察10次输出,显示能量correct:1andenergy:-82-158correct:1andenergy:-90-158correct:0andenergy:-98-146correct:1andenergy:-90-158correct:1andenergy:-106-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158correct:1andenergy:-98-158-158-158correct:1andenergy:-98-1585、噪声大小对联想能力的影响分别对A取反1到3位数各验证300次:uracyfromA1toA4::uracyfromB1toB4: