Was ist ein hopfield neuronales Netzwerk?

Ein hopfield neuronales Netzwerk ist ein System, das zur Replikation von Informationsmustern verwendet wird, die es gelernt hat.Es ist dem neuronalen Netzwerk im menschlichen Gehirn modelliert, obwohl es aus künstlichen Komponenten entstanden ist.Das 1982 von John Hopfield erstmals entworfene Hopfield Neural Network kann verwendet werden, um Muster in der Eingabe zu ermitteln und komplizierte Anweisungssätze zu verarbeiten.Es wird auch in der Untersuchung des menschlichen Gedächtnisses verwendet.

Das neuronale Netzwerk in Hopfield besteht aus einem System von Einheiten, die als Netz aneinander verbunden sind, in dem jede Einheit mit jeder anderen Einheit verbunden ist.Obwohl die Einheiten alle miteinander verbunden sind, bildet eine einzelne Einheit keine Verbindung mit sich selbst.Als er dieses Modell zum ersten Mal erstellt hat, verwendete Hopfield die Binärwerte 0 und 1, um die Aktivität jeder Einheit im Netzwerk zu beschreiben.Obwohl dieses System noch verwendet wird, verwenden viele Wissenschaftler jetzt -1 und +1, um die Aktivität der Einheiten zu beschreiben.Eine Einheit im neuronalen Netzwerk soll 0 oder -1 sein, wenn ihr Schwellenwert noch nicht erfüllt wurde und ein 1 oder +1, wenn sein Schwellenwert erfüllt oder überschritten wurde.

Die Einheiten in einem Hopfield -Neuralnetz werden aktiviert undEnergie freisetzen, sobald ihre Schwelle erfüllt wurde.Wenn ein bestimmtes Eingang in ein hopfield neuronales Netzwerk gegeben wird, kann er die durch die Reihe komplexer Verbindungen zwischen den einzelnen Einheiten wiedergabeingeben.Selbst in einem System mit nur 4 einzelnen Einheiten gibt es 12 Verbindungen, in denen Informationen gesendet werden können.Komplexe Netzwerke können Millionen von Verbindungen enthalten, was es ihnen ermöglicht, lange Saiten oder Muster des Binärcodes wiederzugeben.

Bevor ein hopfield neuronales Netzwerk in der Lage ist, ein Muster wiederzugeben, muss es zunächst das Muster beigebracht werden, das es sucht.Sobald ein System ein bestimmtes Muster kennt, kann es es wiederholen, wenn es es wieder erkennt.Dies macht diese Netzwerke nützlich, um Muster in großen Daten zu finden.Der gleiche Prozess tritt im menschlichen Gedächtnis auf, das durch die Verwendung des neuronalen Netzes in Hopfield modelliert werden kann.Die Erforschung der Innerlichkeit im Gedächtnis und zur Stärkung des Gedächtnisses beim Menschen kann mit Hopfield Neural Networks durchgeführt werden.