Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr Hopfield Network?
Et Hopfield-nettverk er en spesifikk type tilbakevendende kunstige nevrale nettverk basert på forskningen til John Hopfield på 1980-tallet om assosiative nevrale nettverksmodeller. Hopfield-nettverk er assosiert med konseptet å simulere menneskelig minne gjennom mønstergjenkjenning og lagring.
Techopedia forklarer Hopfield Network
For å forstå Hopfield-nettverk bedre, er det viktig å vite om noen av de generelle prosessene knyttet til tilbakevendende nevrale nettverksbygging. Generelt får nevroner kompliserte innganger som ofte sporer tilbake gjennom systemet for å gi mer sofistikerte retninger. Noen eksperter snakker om "omreisende selgerproblem" som en type hardt problem som blir adressert med Hopfield-nettverk - i dette spesielle tilfellet ser systemet på tid mellom destinasjoner og jobber ut løsninger på høyt nivå ved å bruke de kunstige nevrale strukturer som i noen tilfeller måter som simulerer menneskelig tanke.
Eksperter bruker også temperaturspråket for å beskrive hvordan Hopfield-nettverk koker komplekse datainnganger til smarte løsninger, ved å bruke begreper som “termisk likevekt” og “simulert annealing”, der spike- eller eksitatoriske datainnganger simulerer noen av prosessene som brukes i kjøling metaller. Tanken er at data varmes opp eller legger seg i henhold til nevrale innganger og sidekommunikasjon mellom lag, og som danner grunnlaget for mye av denne balanseringen av lagrede mønstre og nye innspill som gjør at Hopfield-nettverk kan være verdifulle i felt som bildebehandling, talebehandling og feiltolerant databehandling.
