차례:
정의-Hopfield Network는 무엇을 의미합니까?
Hopfield 네트워크는 1980 년대 John Hopfield의 연관 신경 네트워크 모델에 대한 연구를 기반으로 한 특정 유형의 반복 인공 신경 네트워크입니다. 홉 필드 네트워크는 패턴 인식 및 저장을 통해 인간 메모리를 시뮬레이션하는 개념과 관련이 있습니다.
Techopedia는 Hopfield Network를 설명합니다
Hopfield 네트워크를 더 잘 이해하려면 반복적 인 신경망 빌드와 관련된 일부 일반적인 프로세스에 대해 알아야합니다. 일반적으로 뉴런은 복잡한 입력을 받아 더 복잡한 종류의 방향을 제공하기 위해 종종 시스템을 통해 추적합니다. 일부 전문가들은 Hopfield 네트워크에서 다루는 어려운 문제의 유형으로“여행하는 세일즈맨 문제”에 대해 이야기합니다.이 경우 시스템은 목적지 사이의 시간을보고 인공 신경 구조를 사용하여 고급 솔루션을 개발하고 있습니다. 인간의 사고를 시뮬레이션하는 방법.
전문가들은 온도 언어를 사용하여 스파이크 또는 흥분성 데이터 입력이 열을 식히는 데 사용되는 일부 프로세스를 시뮬레이션하는“열 평형”및“시뮬레이션 어닐링”과 같은 용어를 사용하여 Hopfield 네트워크가 복잡한 데이터 입력을 스마트 솔루션으로 어떻게 정리하는지 설명합니다. 궤조. 아이디어는 레이어 간의 신경 입력 및 측면 통신에 따라 데이터가 가열되거나 안정화되며, 저장된 패턴과 이미지의 처리와 같은 필드에서 Hopfield 네트워크가 가치가있는 새로운 입력의 균형을 이루는 기초를 형성한다는 것입니다. 음성 처리 및 내결함성 컴퓨팅.
