Hopfield Neural Network 란 무엇입니까?

hopfield Hopfield 신경망은 배운 정보 패턴을 복제하는 데 사용되는 시스템입니다.인간 뇌에서 발견 된 신경망을 모델로하지만 인공 성분으로 만들어졌습니다.1982 년 John Hopfield가 처음 설계 한 Hopfield Neural Network는 입력 패턴을 발견하고 복잡한 지침 세트를 처리 할 수 있습니다.hopfield 신경망은 모든 장치가 다른 모든 장치에 연결되는 웹으로 서로 연결된 단위 시스템으로 만들어집니다.장치는 모두 서로 연결되어 있지만 개별 장치는 그 자체와 연결되지 않습니다.그가이 모델을 처음 만들었을 때 Hopfield는 이진 값 0과 1을 사용하여 네트워크의 각 장치의 활동을 설명했습니다.이 시스템은 여전히 사용 중이지만 많은 과학자들은 이제 단위의 활동을 설명하기 위해 -1과 +1을 사용합니다.신경망의 단위는 임계 값이 아직 충족되지 않은 경우 0 또는 -1이라고합니다. 임계 값이 충족되거나 초과 된 경우 1 또는 +1입니다.임계 값이 충족되면 에너지를 방출하십시오.Hopfield Neural Network에 특정 입력이 제공되면 각 장치 간의 일련의 복잡한 연결을 통해 다시 입력 할 수 있습니다.4 개의 개별 장치 만있는 시스템에서도 정보를 보낼 수있는 12 개의 연결이 있습니다.복잡한 네트워크에는 수백만 개의 연결이 포함되어있어 이진 코드의 긴 문자열이나 패턴을 반향 할 수 있습니다.Hopfield 신경망이 패턴을 반영하기 전에 먼저 찾고있는 패턴을 가르쳐야합니다.시스템이 특정 패턴을 알면 다시 인식 할 때마다 반향 할 수 있습니다.이것은 이러한 네트워크가 다량의 데이터에서 패턴을 찾는 데 유용하게 만듭니다..동일한 과정은 인간 기억에서 발생하며 Hopfield Neural Network를 사용하여 모델링 할 수 있습니다.기억에 대한 무종과 인간의 기억 강화에 대한 연구는 Hopfield Neural Networks를 사용하여 수행 할 수 있습니다.