ホップフィールドニューラルネットワークとは何ですか？

hopfieldニューラルネットワークは、学習した情報のパターンを複製するために使用されるシステムです。人工成分から作成されていますが、ヒトの脳で見つかったニューラルネットワークをモデルにしています。1982年にジョンホップフィールドによって最初に設計されたホップフィールドニューラルネットワークを使用して、入力のパターンを発見し、複雑な命令セットを処理できます。また、人間の記憶の研究でも使用されています。ユニットはすべて互いに接続されていますが、個々のユニットはそれ自体との接続を形成しません。彼がこのモデルを最初に作成したとき、ホップフィールドはバイナリ値0と1を使用して、ネットワーク内の各ユニットのアクティビティを記述しました。このシステムはまだ使用されていますが、多くの科学者は現在、-1と+1を使用してユニットの活動を説明しています。ニューラルネットワークのユニットは、そのしきい値がまだ満たされていない場合は0または-1であると言われ、そのしきい値が満たされたり超えている場合は1または+1です。しきい値が満たされたら、エネルギーを放出します。Hopfield Neural Networkに特定の入力が与えられると、各ユニット間の一連の複雑な接続を通じてその入力を反映することができます。4つの個別のユニットしかないシステムでさえ、情報を送信できる12の接続があります。複雑なネットワークには何百万もの接続が含まれる可能性があるため、長い文字列やバイナリコードのパターンをエコーすることができます。hopfieldニューラルネットワークがパターンをエコーできるようになる前に、まず探しているパターンを教えなければなりません。システムが特定のパターンを知っていれば、再び認識するたびにエコーすることができます。これにより、これらのネットワークは大量のデータのパターンを見つけるのに役立ちます。。この同じプロセスは、Hopfield Neural Networkの使用を通じてモデル化できます。人間の記憶と記憶の強化における無知の研究は、ホップフィールドニューラルネットワークを使用して行うことができます。