说明：神经网络算法源程序，如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE，同时提供针对不同算法的演示源程序。

说明： 本文将介绍Hopfield神经网络(HNN)的产生、发展及基本原理，重点是对离散Hopfield网络(DHNN)的说明。包括：网络结构、涉及的算法和神经网络的训练方法；具体实例描述网络的联想去噪功能；进行计算机仿真计算及仿真结果说明；仿真程序的说明文档（仿真程序附后）；最后将对DHNN的最新发展状况作简单阐述。

说明：用pascal写的hopfield神经网络解决TSP问题的代码。

说明：这是一个旅行商问题的神经网络算法,神经网络算法有很多种,但神经网络算法还比较少见,这是本人从中国期刊网下载到的,很有用

说明：人工神经网络实验之一，用Hopfield网络解决旅行商问题。文件中除源程序外还有word文档对算法，理论，问题描述，实验结果，实验分析的完整介绍

说明：神经网络模式识别及其实现，第九章。 内含：HOPFIELD和LAM

说明：神经网络的HP算法，这是神经网络入门的好程序

说明：神经网络的HP算法，这是学习神经网络的入门课程．

说明：C++神经网络开发包ANNIE，可以用C++语言开发各种神经网络：如BP，RBF，HOPFIELD等，同时随附件带有基于VC和.NET环境的示例源程序

说明：对于含有噪声的的数字图像模式“1、2、3、4”，使用“hopfield”神经网络，进行联想、识别，以去除噪声的影响。

说明：HOPFIELD的一个经典用例，解决TSP问题，代码完整，是我自己编写的哦

说明：神经网络算法源程序，如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE，同时提供针对不同算法的演示源程序。

说明：基于matlab的hopfield神经网络识别带噪声字母的源代码，很经典！

说明：基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一隐层至输入层的权值调整、第一隐层阈值调整计算子程序；12）N个样本的全局误差计算子程序。

说明：一组老外编写的神经网络源代码，非常值得收藏和研究。有BPN、ART1、ADALINE、SOM、CPN、HOPFIELD、BOLTZMAN等神经网络。吐血推荐在进行神经网络编程的朋友下载。

说明：这是一个HOPFIELD神经网络程序，里面有MAKEFILE，方便读者运行

说明：Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f（）--Sgn（） θi—神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。

说明：这个是神经网络中的HopField网络模拟，是利用外向和的双极性HopField网络，有很好的借鉴价值。

说明：这是神经网络中一个重要的算法，挺有意义的。

说明：这是一个二值hopfield神经网络源程序，有一个实例，训练数据保存在h7x8n4.trn,输出数据保存在ARCHIVE.LST中。

说明：人工神经网络基本模型：BP、ART、Hopfield、SOM

说明：运用MATLAB语言编写的连续型霍普菲尔德网络

说明：C++神经网络开发包ANNIE，可以用C++语言开发各种神经网络：如BP，RBF，HOPFIELD等，同时随附件带有基于VC和.NET环境的示例源程序

说明：神经网络C语言源程序 绝对经典。 ADALINE,ART1,BAM,BOLTZMAN,BPN CPN,hopfield, som,

说明：应用hopfield网络的理论在vc环境下编写一个数字识别软件

说明：离散型hopfield源码

说明：Hopfield Model神经网络

说明：神经网络hopfield源码

说明：Hopfield Model Autoassociative Memory 源码, 经典的HOPFIELD人工神经网络例子源码