什么是Hopfield神經網絡(Hopfield Neural Network)？
Hopfield神經網絡是用來復制它所學信息模式的系統。它是模仿人腦中發現的神經網絡建立的，盡管它是由人工組成的。1982年由約翰·霍普菲爾德設計，Hopfield神經網絡可以用來發現輸入的模式，可以處理復雜的指令集。它也被用...
Hopfield神經網絡是用來復制它所學信息模式的系統。它是模仿人腦中發現的神經網絡建立的，盡管它是由人工組成的。1982年由約翰·霍普菲爾德設計，Hopfield神經網絡可以用來發現輸入的模式，可以處理復雜的指令集。它也被用于人類記憶的研究。在計算機上進行倒立的婦女Hopfield神經網絡是由一個單元系統組成的，這些單元相互連接成一個網絡，每個單元都連接在一起每一個單元。雖然這些單元都是相互連接的，但單個單元并不與自身形成連接。當Hopfield第一次創建這個模型時，Hopfield使用二進制值0和1來描述網絡中每個單元的活動。盡管該系統仍在使用，許多科學家現在用-1和1來描述單元的活動。如果神經網絡中的一個單元的閾值尚未達到，則稱為0或-1；如果達到或超過閾值，則稱為1或1。Hopfield神經網絡中的單元一旦達到閾值，就會被激活并釋放能量輸入給一個Hopfield神經網絡，它能夠通過每個單元之間的一系列復雜連接將輸入反饋出來。即使在只有4個獨立單元的系統中，也有12個連接可以傳送信息。復雜網絡可以包含數百萬個連接，這使得它們能夠回音長串或二進制代碼的模式。在Hopfield神經網絡能夠回音模式之前，必須首先教授它要尋找的模式。一旦系統知道了某種模式，當它再次識別它時，它就能夠回音，這使得這些網絡對于在大量數據中尋找模式非常有用雖然這些網絡能夠識別模式，但它們可能會錯誤地識別一個模式，特別是當這些模式被記憶在彼此接近的神經網絡部分時。同樣的過程也發生在人類的記憶中，這可以通過使用霍普菲爾德神經網絡來建模。記憶中的智能性研究在增強人類的記憶方面，可以使用Hopfield神經網絡來完成
- 發表于 2020-08-07 07:19
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- 分類：電腦網絡
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