Hva er et nevralt hopfield -nettverk?

Et nevralt nettverk i Hopfield brukes til å gjenskape informasjonsmønstre som det har lært.Det er modellert etter at det nevrale nettverket som er funnet i den menneskelige hjernen, selv om det er opprettet av kunstige komponenter.Først designet av John Hopfield i 1982, kan Hopfield Neural Network brukes til å oppdage mønstre i input og kan behandle kompliserte sett med instruksjoner.Det brukes også i studiet av menneskelig minne.

Hopfield Neural Network er laget av et system med enheter som er koblet til hverandre som et nett der hver enhet er koblet til alle andre enheter.Selv om enhetene alle er koblet til hverandre, danner en individuell enhet ikke en forbindelse med seg selv.Da han først opprettet denne modellen, brukte Hopfield de binære verdiene 0 og 1 for å beskrive aktiviteten til hver enhet i nettverket.Selv om dette systemet fremdeles er i bruk, bruker mange forskere nå -1 og +1 for å beskrive aktiviteten til enhetene.En enhet i det nevrale nettverket sies å være en 0 eller -1 hvis terskelen ennå ikke er oppfylt og en 1 eller +1 hvis terskelen er oppfylt eller overskredet.

Enhetene i et hopfield nevralt nettverk er aktivert ogSlipp energi når terskelen deres er oppfylt.Når en viss inngang gis til et nevralt Hopfield -nettverk, er det i stand til å gjenspeile den inngangen tilbake gjennom serien med komplekse forbindelser mellom hver av enhetene.Selv i et system med bare 4 individuelle enheter, er det 12 tilkoblinger som informasjon kan sendes med.Komplekse nettverk kan inneholde millioner av tilkoblinger, noe som gjør det mulig for dem å ekko lange strenger eller mønstre av binær kode.

Før et hopfield nevralt nettverk er i stand til å gjenspeile et mønster, må det først læres mønsteret det leter etter.Når et system kjenner et visst mønster, vil det kunne ekko det når det gjenkjenner det igjen.Dette gjør disse nettverkene nyttige for å finne mønstre i store datamengder.

Selv om disse nettverkene er i stand til å gjenkjenne mønstre, kan de gjenkjenne et mønster feil, spesielt hvis mønstrene huskes i deler av det nevrale nettverket som er nær hverandre.Denne samme prosessen skjer i menneskelig minne, som kan modelleres ved bruk av Hopfield Neural Network.Forskning på innkjøring i hukommelsen og i styrking av hukommelse hos mennesker kan gjøres ved hjelp av Hopfield nevrale nettverk.