模式识别Hopfield

Question

我尝试用Hopfield编写神经网络进行模式识别。我使用Introduction to Neural Networks for C#, Second Edition书中的说明，但我不使用他的.dll文件并自己编写所有类。

Jeff Heaton在他的书中说，对于带有Hopfield的火车神经网络，我们应该接收输入模式（矩阵形式），然后执行以下3个步骤：

1 - 将二进制输入转换为双极性（0 - >（ - 1），1 - > 1）

2 - 将输入矩阵转换为行矩阵（另存为M2），然后将其转置（保存为M1），然后乘以（M3 = M1 * M2）

3-添加到重量矩阵（WeightMatrix + = M3）

我的问题是关于第2步！ 当我将8X8矩阵转换为行矩阵时，代码如下：

        int count = 0;
        int[] RowMatrix = new int[64];
        for(int j=0; j<8;j++)
            for (int i = 0; i < 8; i++)
            {
                RowMatrix[count] = PatternBipolar[i, j];
                count++;
            }

（PatternBipolar是转换为双极的输入模式） 我们有1X64矩阵，转置时我们有列矩阵64X1。因此，如果我们将它们相乘（ColumnMatrix * RowMatrix如书所示），我们有64X64矩阵!!

但我们的体重矩阵是8X8（因为我们只有64个神经元而不是64 * 64 = 4096 !!!神经元）。

所以我很困惑，需要帮助。请帮我解决这个问题以及这个矩阵。.

我收到下面表格的输入矩阵，并使用windows form：

Answer 1

最后我找到了答案！

在Hopfield网络中，当我们在网络中使用n神经元时，我们需要nXn权重矩阵。我们只需要将行矩阵乘以输入，并将其反转。然后在权重矩阵中我们有每个矩阵和其他矩阵之间的关系。