使用并行 Hopfield 网络进行 QR 码去噪

我们提出一种使用 Hopfield 网络对 QR 码去噪的新算法。Hopfield 网络多被用作耐噪存储器或用于求解困难的组合问题。其作为耐噪联想存储器使用的主要缺点之一是存储容量低，仅随网络中节点数线性增长。因此更大容量需要更多节点，除增加获取更精确数据以馈入更多节点所需的硬件成本外，还降低了网络的收敛速度。本文提出一种新算法，允许并行使用多个 Hopfield 网络，从而将系统的累积存储容量提升至单个 Hopfield 网络的多倍。我们的算法也比具有相同总容量的更大单个 Hopfield 网络快得多。这使得它们可用于诸如 QR 码去噪等应用，我们在文中已予以演示。我们随后在一大组带有不同类型噪声的 QR 码图像上测试我们的网络，并证明这种 Hopfield 网络系统可用于实时地对 QR 码去噪与识别。