Co to jest sieć neuronowa Hopfielda?

Sieć neuronowa Hopfielda to system wykorzystywany do replikacji wzorców informacji, których się nauczył. Jest modelowany na podstawie sieci neuronowej znajdującej się w ludzkim mózgu, chociaż jest tworzony ze sztucznych elementów. Zaprojektowana po raz pierwszy przez Johna Hopfielda w 1982 r. Sieć neuronowa Hopfielda może służyć do odkrywania wzorców na wejściu i przetwarzania skomplikowanych zestawów instrukcji. Jest również wykorzystywany w badaniu ludzkiej pamięci.

Sieć neuronowa Hopfielda składa się z systemu jednostek połączonych ze sobą jako sieć, w której każda jednostka jest połączona z każdą inną jednostką. Chociaż wszystkie jednostki są ze sobą połączone, pojedyncza jednostka nie tworzy połączenia ze sobą. Kiedy po raz pierwszy stworzył ten model, Hopfield użył wartości binarnych 0 i 1 do opisania aktywności każdej jednostki w sieci. Chociaż ten system jest nadal w użyciu, wielu naukowców używa teraz -1 i +1 do opisania aktywności jednostek. Mówi się, że jednostką w sieci neuronowej jest 0 lub -1, jeśli jej próg nie został jeszcze osiągnięty, a 1 lub +1, jeśli jej próg został osiągnięty lub przekroczony.

Jednostki w sieci neuronowej Hopfielda są aktywowane i uwalniają energię po osiągnięciu progu. Gdy określony sygnał wejściowy zostanie podany do sieci neuronowej Hopfielda, jest on w stanie powtórzyć to wejście przez szereg złożonych połączeń między każdą jednostką. Nawet w systemie z tylko 4 pojedynczymi urządzeniami istnieje 12 połączeń, z którymi można przesyłać informacje. Złożone sieci mogą zawierać miliony połączeń, co pozwala im na echo długich ciągów znaków lub wzorców kodu binarnego.

Zanim sieć neuronowa Hopfielda będzie w stanie powtórzyć wzorzec, należy najpierw nauczyć wzorca, którego szuka. Gdy system pozna określony wzorzec, będzie mógł go powtórzyć za każdym razem, gdy go rozpozna. To sprawia, że ​​sieci te są przydatne do wyszukiwania wzorców w dużych ilościach danych.

Chociaż sieci te są w stanie rozpoznać wzorce, mogą nieprawidłowo rozpoznawać wzorce, szczególnie jeśli wzorce są zapamiętywane w częściach sieci neuronowej, które są blisko siebie. Ten sam proces zachodzi w ludzkiej pamięci, którą można modelować za pomocą sieci neuronowej Hopfielda. Badania nad niedokładnością pamięci i wzmacnianiem pamięci u ludzi można przeprowadzić za pomocą sieci neuronowych Hopfielda.