¿Qué es una red neuronal de Hopfield?
Una red neuronal de Hopfield es un sistema utilizado para replicar patrones de información que ha aprendido. Se modela después de la red neuronal que se encuentra en el cerebro humano, aunque se crea a partir de componentes artificiales. Diseñado por primera vez por John Hopfield en 1982, la Red Neural de Hopfield se puede usar para descubrir patrones en la entrada y puede procesar conjuntos complicados de instrucciones. También se usa en el estudio de la memoria humana.
La red neuronal de Hopfield está hecha de un sistema de unidades que están conectadas entre sí como una red en la que cada unidad está conectada a cualquier otra unidad. Aunque todas las unidades están conectadas entre sí, una unidad individual no forma una conexión consigo misma. Cuando creó por primera vez este modelo, Hopfield usó los valores binarios 0 y 1 para describir la actividad de cada unidad en la red. Aunque este sistema todavía está en uso, muchos científicos ahora usan -1 y +1 para describir la actividad de las unidades. Se dice que una unidad en la red neuronal es un 0 o -1 si es tresShold aún no se ha cumplido y un 1 o +1 si su umbral ha sido cumplido o superado.
Las unidades en una red neuronal de Hopfield se activan y liberan energía una vez que se ha cumplido su umbral. Cuando se da una determinada entrada a una red neuronal de Hopfield, es capaz de hacer eco de esa entrada a través de la serie de conexiones complejas entre cada una de las unidades. Incluso en un sistema con solo 4 unidades individuales, hay 12 conexiones a las que se puede enviar información. Las redes complejas pueden contener millones de conexiones, lo que les permite hacer eco de largas cuerdas o patrones de código binario.
Antes de que una red neuronal de Hopfield pueda hacer eco de un patrón, primero debe enseñarse el patrón que está buscando. Una vez que un sistema conoce un determinado patrón, podrá hacerle eco cada vez que lo reconozca nuevamente. Esto hace que estas redes sean útiles para encontrar patrones en grandes cantidades de datos..
Aunque estas redes pueden reconocer patrones, pueden reconocer un patrón incorrectamente, especialmente si los patrones se recuerdan en partes de la red neuronal que están cerca unas de la otra. Este mismo proceso ocurre en la memoria humana, que se puede modelar mediante el uso de la red neuronal de Hopfield. La investigación sobre innaciación en la memoria y en el fortalecimiento de la memoria en humanos se puede hacer utilizando redes neuronales de Hopfield.