Wat is een neuraal netwerk van Hopfield?

Een neuraal netwerk van Hopfield is systeem dat wordt gebruikt om informatiepatronen te repliceren die het heeft geleerd.Het is gemodelleerd naar het neurale netwerk dat in het menselijk brein wordt gevonden, hoewel het is gemaakt van kunstmatige componenten.Het Hopfield Neural Network kan voor het eerst ontworpen door John Hopfield in 1982 en kan worden gebruikt om patronen in invoer te ontdekken en kan ingewikkelde sets instructies verwerken.Het wordt ook gebruikt in de studie van het menselijk geheugen.

Het neurale netwerk van Hopfield is gemaakt van een systeem van eenheden die met elkaar zijn verbonden als een web waarin elke eenheid is aangesloten op elke andere eenheid.Hoewel de eenheden allemaal met elkaar zijn verbonden, vormt een individuele eenheid geen verbinding met zichzelf.Toen hij dit model voor het eerst maakte, gebruikte Hopfield de binaire waarden 0 en 1 om de activiteit van elke eenheid in het netwerk te beschrijven.Hoewel dit systeem nog steeds in gebruik is, gebruiken veel wetenschappers nu -1 en +1 om de activiteit van de eenheden te beschrijven.Van een eenheid in het neurale netwerk wordt gezegd dat het een 0 of -1 is als de drempel nog niet is voldaan en een 1 of +1 als de drempel is voldaan of overschreden.Maak energie los zodra aan hun drempel is voldaan.Wanneer een bepaalde input wordt gegeven aan een neuraal netwerk van Hopfield, is het in staat om die invoer terug te keren door de reeks complexe verbindingen tussen elk van de eenheden.Zelfs in een systeem met slechts 4 individuele eenheden zijn er 12 verbindingen die informatie kunnen worden verzonden.Complexe netwerken kunnen miljoenen verbindingen bevatten, waardoor ze lange snaren of patronen van binaire code kunnen weerspiegelen.

Voordat een Neural Network van Hopfield in staat is om een patroon te weerspiegelen, moet het eerst worden geleerd het patroon waarnaar het op zoek is.Zodra een systeem een bepaald patroon kent, kan het het echoën wanneer het het opnieuw herkent.Dit maakt deze netwerken nuttig voor het vinden van patronen in grote hoeveelheden gegevens.

Hoewel deze netwerken in staat zijn om patronen te herkennen, kunnen ze een patroon verkeerd herkennen, vooral als de patronen worden herinnerd in delen van het neurale netwerk die dicht bij elkaar liggen.Ditzelfde proces vindt plaats in het menselijk geheugen, dat kan worden gemodelleerd door het gebruik van het Hopfield Neural Network.Onderzoek naar innacuraliteit in het geheugen en in de versterking van het geheugen bij mensen kan worden gedaan met behulp van neurale netwerken van Hopfield.