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文档简介
海明（Hamming)神经网络
Hamming神经网络是实现误差最小的最优模式分类的一种神经网络模型，它根据网络输入与各样本间的Hamming距离（互不相同的二值符号位数）对输入模式进行分类。
Hamming网络的基本结构如下图所示。1x1x2xn-1xn……Hamming网2Hamming网的基本结构Hamming网由高层及低层网两部分组成。低层网主要用于计算输入模式与诸样本模式的匹配测度;高层网通过“侧抑制”来检出对应于最佳匹配的那个输出结点。Lippman等人的研究报告指出，在执行模式分类时，Hamming网比Hopfield网有明显的优势，如Hamming网所需的连接数与网络节点数成线性关系，而Hopfield网所需的连接数与网络结点成平方关系。另外，与前面的BP网相比，Hamming网有：收敛快、不会陷入局部最小、加入新样本时不需重新学习等。3Hamming网的学习算法(1)赋连接权值及阈值
对低层
对高层表示从输入i到结点j的权值，表示结点j的阈值；是高层网中从结点k到结点l的连接权值；是第j个样本模式的第i个元素值；n为样本或输入模式的元素个数；m为样本数目。4（2）用未知输入模式进行初始化：5（3）按下式迭代，直到网络收敛：已经证明，只要参数选择适当，则Hamming网一定收敛。在最坏情况下，收敛的时间复杂度为O(P=ln(PN)).其中，P
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