Mạng lưới thần kinh Hopfield là gì?

Mạng lưới thần kinh Hopfield là hệ thống được sử dụng để sao chép các mẫu thông tin mà nó đã học.Nó được mô phỏng theo mạng lưới thần kinh được tìm thấy trong não người, mặc dù nó được tạo ra từ các thành phần nhân tạo.Được thiết kế đầu tiên bởi John Hopfield vào năm 1982, mạng lưới thần kinh Hopfield có thể được sử dụng để khám phá các mẫu trong đầu vào và có thể xử lý các bộ hướng dẫn phức tạp.Nó cũng được sử dụng trong nghiên cứu bộ nhớ của con người. Mạng lưới thần kinh Hopfield được tạo ra từ một hệ thống các đơn vị được kết nối với nhau như một web trong đó mọi đơn vị được kết nối với mọi đơn vị khác.Mặc dù các đơn vị đều được kết nối với nhau, nhưng một đơn vị riêng lẻ không hình thành kết nối với chính nó.Khi lần đầu tiên tạo ra mô hình này, Hopfield đã sử dụng các giá trị nhị phân 0 và 1 để mô tả hoạt động của mỗi đơn vị trong mạng.Mặc dù hệ thống này vẫn đang được sử dụng, nhưng nhiều nhà khoa học hiện sử dụng -1 và +1 để mô tả hoạt động của các đơn vị.Một đơn vị trong mạng lưới thần kinh được cho là 0 hoặc -1 nếu ngưỡng của nó chưa được đáp ứng và 1 hoặc +1 nếu ngưỡng của nó đã được đáp ứng hoặc vượt quá.Năng lượng giải phóng một khi ngưỡng của họ đã được đáp ứng.Khi một đầu vào nhất định được cung cấp cho một mạng thần kinh Hopfield, nó có thể lặp lại điều đó để quay trở lại thông qua một loạt các kết nối phức tạp giữa mỗi đơn vị.Ngay cả trong một hệ thống chỉ có 4 đơn vị riêng lẻ, có 12 kết nối mà thông tin có thể được gửi cùng.Các mạng phức tạp có thể chứa hàng triệu kết nối, điều này giúp chúng có thể lặp lại các chuỗi dài hoặc các mẫu mã nhị phân.Trước khi một mạng lưới thần kinh Hopfield có thể lặp lại một mô hình, trước tiên nó phải được dạy mô hình mà nó đang tìm kiếm.Một khi một hệ thống biết một mẫu nhất định, nó sẽ có thể lặp lại nó bất cứ khi nào nó nhận ra nó một lần nữa.Điều này làm cho các mạng này hữu ích để tìm các mẫu với số lượng lớn dữ liệu. Mặc dù các mạng này có thể nhận ra các mẫu, chúng có thể nhận ra một mẫu không chính xác, đặc biệt là nếu các mẫu được ghi nhớ trong các phần của mạng thần kinh gần nhau.Quá trình tương tự này xảy ra trong bộ nhớ của con người, có thể được mô hình hóa thông qua việc sử dụng mạng lưới thần kinh Hopfield.Nghiên cứu về sự vô hình trong trí nhớ và trong việc tăng cường trí nhớ ở người có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các mạng lưới thần kinh Hopfield.