| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Hopfield är ett övervakat neuralt nätverk … Hopfield är ett övervakat neuralt nätverk och används till att minnas mönster. Nätet förmår att återskapa inlärda mönster som blivit störda till en viss gräns. Hur väl återskapandet går beror på flera faktorer såsom hur många bilder som är intränade i nätet, hur störd bilden är, hur många iterationscykler som tillåts. Hopfieldnätet konstruerades ursprungligen av 1982.Nätet är präglat av en biologisk förebild och fungerar starkt förenklat som en människas minne. Detta minne är av typen , vilket innebär att de mönster som nätet känner igen kommer att visas likadant som de matas in. När nätet stöter på ett mönster som det inte känner igen kommer det att visa det mönster som är mest likt det nuvarande, av de som det har sett under träningsfasen. Ett autoassociativt nät kan alltså återskapa störd indata till något av de mönster det känner igen. Ett Hopfieldnät kan lagra ungefär bilder. Där N är antal neuroner och M är antal bilder.N är antal neuroner och M är antal bilder.
, Una red de Hopfield es una forma de red ne … Una red de Hopfield es una forma de red neuronal artificial recurrente inventada por . Las redes de Hopfield se usan como sistemas de Memoria asociativa con unidades binarias. Están diseñadas para converger a un mínimo local, pero la convergencia a uno de los patrones almacenados no está garantizada. patrones almacenados no está garantizada.
, Sieci asocjacyjne – zwane sieciami Hopfiel … Sieci asocjacyjne – zwane sieciami Hopfielda, wymyślone przez amerykańskiego fizyka w 1982 roku, to taka klasa sieci rekurencyjnych, które dają możliwość rekonstrukcji i rozpoznawania wcześniej zapamiętanych wzorców na podstawie skojarzeń, bazując na dostępnym fragmencie wzorca lub wzorca podobnego do niego. Są wykorzystywane do modelowania . W tych sieciach nie ma wyszczególnionych warstw, każda jednostka przetwarzająca jest złączona ze wszystkimi innymi jednostkami z wyjątkiem samej siebie. Połączenie pomiędzy dwiema jednostkami jest symetryczne, co oznacza, że ma taką samą siłę w obie strony. Procesy obliczeniowe polegają na nauczeniu sieci wzorcowych danych, a w dalszej kolejności na prezentacji dowolnych danych na wejściu. Sygnał rozprzestrzenia się po sieci aż do momentu samoczynnego uzyskania stanu stabilnego, kiedy już nie zachodzą zmiany aktywacji żadnych jednostek. Stan aktywacji opisany na zbiorze jednostek przetwarzających jest przesyłany na wyjście systemu i jest wzorcem najbardziej zbliżonym do danych wejściowych.jbardziej zbliżonym do danych wejściowych.
, Una xarxa de Hopfield és una forma de xarx … Una xarxa de Hopfield és una forma de xarxa neuronal artificial recurrent inventada per . Les xarxes de Hopfield s'usen com a sistemes de memòria associativa (RNA) amb unitats binàries. Estan dissenyades per convergir a un mínim local, però la convergència a un dels patrons emmagatzemats no està garantida.s patrons emmagatzemats no està garantida.
, Нейро́нная сеть Хо́пфилда (англ. Hopfield … Нейро́нная сеть Хо́пфилда (англ. Hopfield network) — полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. В процессе работы динамика таких сетей сходится (конвергирует) к одному из положений равновесия. Эти положения равновесия определяются заранее в процессе обучения, они являются локальными минимумами функционала, называемого энергией сети (в простейшем случае — локальными минимумами отрицательно определённой квадратичной формы на n-мерном кубе). Такая сеть может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации. В отличие от многих нейронных сетей, работающих до получения ответа через определённое количество тактов, сети Хопфилда работают до достижения равновесия, когда следующее состояние сети в точности равно предыдущему: начальное состояние является входным образом, а при равновесии получают выходной образ. Ее вариацией является Нейронная сеть Хэмминга.ариацией является Нейронная сеть Хэмминга.
, A Hopfield network (or Ising model of a ne … A Hopfield network (or Ising model of a neural network or Ising–Lenz–Little model) is a form of recurrent artificial neural network and a type of spin glass system popularised by John Hopfield in 1982 as described earlier by Little in 1974 based on Ernst Ising's work with Wilhelm Lenz on the Ising model. Hopfield networks serve as content-addressable ("associative") memory systems with binary threshold nodes, or with continuous variables. Hopfield networks also provide a model for understanding human memory.de a model for understanding human memory.
, Als Hopfield-Netz bezeichnet man eine besondere Form eines künstlichen neuronalen Netzes. Es ist nach dem amerikanischen Wissenschaftler John Hopfield benannt, der das Modell 1982 bekannt machte.
, Een Hopfield-netwerk, uitgevonden door , i … Een Hopfield-netwerk, uitgevonden door , is een enkellaags neuraal netwerk. Een dergelijk netwerk kan dienen als een en bestaat uit binaire of polaire neuronen. Elk neuron is verbonden met elk ander neuron. De verbindingen hebben daarbij meestal de volgende beperkingen:
* (eenheden hebben geen verbinding met zichzelf)
* (verbindingen zijn symmetrisch) Initieel kan een Hopfield-netwerk worden gevuld met leerpatronen, waarna het gewicht van elke verbinding wordt vastgesteld. In tegenstelling tot een netwerk met , worden de gewichten hierna niet meer aangepast. Bij ieder leerpatroon, met de vorm , wordt bekeken hoe dit patroon bijdraagt aan gewicht . Hierdoor ontstaat de volgende sommatie na patronen: ,tstaat de volgende sommatie na patronen: ,
, Um modelo de Hopfield, também chamado de r … Um modelo de Hopfield, também chamado de rede Hopfield, é uma forma de rede neural artificial recorrente popularizada por John Hopfield em 1982, mas descrita anteriormente por W. A. Little em 1974. Redes Hopfield servem como sistemas de memória de conteúdo direcionável com nós de limite binário. Garante-se que elas convertem a um mínimo local, mas às vezes convergirão a um falso padrão (mínimo local errado) em vez de um padrão estabelecido (mínimo local esperado). Redes Hopfield também oferecem um modelo para a compreensão da memória humana.delo para a compreensão da memória humana.
, ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニュ … ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。 アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによるのモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
, شبكة هوبفيلد (بالإنجليزية: Hopfield networ … شبكة هوبفيلد (بالإنجليزية: Hopfield network) هي شبكة عصبونية تصنف من الشبكات ذات الطبقة الواحدة (Single-Layer Net) حيث تتألف من طبقة واحدة من أوزان الوصلات، وغالباً ما تنقسم الوحدات فيها إلى وحدات دخل تستقبل الإشارات من العالم الخارجي، ووحدات خرج يمكن قراءة استجابة الشبكة منها. في التقليدية، تكون وحدات الدخل مرتبطة كلياً بوحدات الخرج، ولكنها غير مرتبطة بوحدات دخل أخرى، ووحدات الخرج غير مرتبطة بوحدات خرج أخرى. من أهم تطبيقات شبكة هوبفيلد، ، وحل مشاكل الأمثلية (إيجاد الطريق الأقصر في مسألة البائع المتجول الشهيرة).ق الأقصر في مسألة البائع المتجول الشهيرة).
, 霍普菲爾德神经网络(Hopfield neural network)是一种循环神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种系统和二元系统的神经网络。它保证了向的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。霍普菲尔德网络也提供了模拟人类记忆的模型。
, Нейронна мережа Гопфілда — це тип рекурент … Нейронна мережа Гопфілда — це тип рекурентної, повнозв'язної, штучної нейронної мережі з симетричною матрицею зв'язків. У процесі роботи динаміка таких мереж сходиться (конвергує) до одного з положень рівноваги. Ці положення рівноваги є локальними мінімумами функціоналу, що називається енергія мережі (у найпростішому випадку — локальними мінімумами негативно визначеної квадратичної форми на n-вимірному кубі). Така мережа може бути використана як , як фільтр, а також для розв'язання деяких завдань оптимізації. На відміну від багатьох нейронних мереж, що працюють до отримання відповіді через певну кількість тактів, мережі Гопфілда працюють до досягнення рівноваги, коли наступний стан мережі дорівнює попередньому.ступний стан мережі дорівнює попередньому.
, Le réseau de neurones d'Hopfield est un mo … Le réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert. Un réseau de Hopfield est une mémoire adressable par son contenu : une forme mémorisée est retrouvée par une stabilisation du réseau, s'il a été stimulé par une partie adéquate de cette forme.lé par une partie adéquate de cette forme.
, Una rete di Hopfield è un tipo di rete neu … Una rete di Hopfield è un tipo di rete neurale artificiale, nota per essere il modello di rete che simula le capacità del cervello umano di ricordare le cose o di ricostruire le immagini distorte. Nel campo delle reti neurali questo modello è classificato come apprendimento non supervisionato: la rete impara senza avere esempi, soltanto con l'uso del concetto di "energia". Questo modello fa uso delle funzioni di Ljapunov per provare la propria stabilità.Ljapunov per provare la propria stabilità.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hopfield-net-vector.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
https://books.google.com/books%3Fid=ddB4AgAAQBAJ +
, http://www.tristanfletcher.co.uk/DLVHopfield.pdf +
, http://page.mi.fu-berlin.de/rojas/neural/chapter/K13.pdf +
, http://page.mi.fu-berlin.de/rojas/neural/index.html.html +
, http://to-campos.planetaclix.pt/neural/hope.html +
, http://www.heatonresearch.com/aifh/vol3/hopfield.html +
, http://www.scholarpedia.org/article/Hopfield_network +
, https://books.google.com/books%3Fid=aEIPEAAAQBAJ&pg=PP5 +
, https://web.archive.org/web/20121025125326/http:/gna.org/projects/neurallab/ +
, https://books.google.com/books%3Fid=yQVGAAAAQBAJ +
, https://web.archive.org/web/20111005202201/http:/www.tristanfletcher.co.uk/DLVHopfield.pdf +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
1170097
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
54060
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1122744221
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/William_A._Little_%28physicist%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Markov_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Lyapunov_function +
, http://dbpedia.org/resource/Local_minimum +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_combination +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_measure +
, http://dbpedia.org/resource/John_Hopfield +
, http://dbpedia.org/resource/Memory +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neuron +
, http://dbpedia.org/resource/One-shot_learning_%28software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Recurrent_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Modern_Hopfield_network +
, http://dbpedia.org/resource/Ising_model +
, http://dbpedia.org/resource/Markov_property +
, http://dbpedia.org/resource/Perceptron +
, http://dbpedia.org/resource/Content-addressable_memory +
, http://dbpedia.org/resource/Learning_rule +
, http://dbpedia.org/resource/Gibbs_measure +
, http://dbpedia.org/resource/Wilhelm_Lenz +
, http://dbpedia.org/resource/Ernst_Ising +
, http://dbpedia.org/resource/Amos_Storkey +
, http://dbpedia.org/resource/File:Energy_landscape.png +
, http://dbpedia.org/resource/Physics +
, http://dbpedia.org/resource/File:HAM_Full_Connect.png +
, http://dbpedia.org/resource/Associative_memory_%28disambiguation%29 +
, http://dbpedia.org/resource/File:Effective_theory_of_Modern_Hopfield_Networks.png +
, http://dbpedia.org/resource/Binary_data +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hierarchical_Associative_Memory.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Modern_Hopfield_Network.png +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_network_architectures +
, http://dbpedia.org/resource/Spin_glass +
, http://dbpedia.org/resource/Association_%28psychology%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Boltzmann_machine +
, http://dbpedia.org/resource/Autoassociative_memory +
, http://dbpedia.org/resource/Nonlinear_dynamical_system +
, http://dbpedia.org/resource/File:Hopfield-net-vector.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Hebbian_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Binary_numeral_system +
, http://dbpedia.org/resource/Cognitive_model +
|
| http://dbpedia.org/property/date
|
July 2019
|
| http://dbpedia.org/property/reason
|
What is an attractor NN?
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:EquationRef +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Clarify +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Differentiable_computing +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refend +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Refbegin +
, http://dbpedia.org/resource/Template:NumBlk +
, http://dbpedia.org/resource/Template:EquationNote +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Commons +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_web +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_journal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Harvid +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Stochastic_processes +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_network_architectures +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Form +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Hopfield_network?oldid=1122744221&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Effective_theory_of_Modern_Hopfield_Networks.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Energy_landscape.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Modern_Hopfield_Network.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/HAM_Full_Connect.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hopfield-net-vector.svg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Hierarchical_Associative_Memory.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Hopfield_network +
|
| owl:sameAs |
https://global.dbpedia.org/id/QS1z +
, http://dbpedia.org/resource/Hopfield_network +
, http://yago-knowledge.org/resource/Hopfield_network +
, http://es.dbpedia.org/resource/Hopfield_%28RNA%29 +
, http://cs.dbpedia.org/resource/Hopfieldova_s%C3%AD%C5%A5 +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Sie%C4%87_asocjacyjna +
, http://ml.dbpedia.org/resource/%E0%B4%B9%E0%B5%8B%E0%B4%AA%E0%B5%8D%E2%80%8C%E0%B4%AB%E0%B5%80%E0%B5%BD%E0%B4%A1%E0%B5%8D_%E0%B4%B6%E0%B5%83%E0%B4%82%E0%B4%96%E0%B4%B2 +
, http://it.dbpedia.org/resource/Rete_di_Hopfield +
, http://ka.dbpedia.org/resource/%E1%83%B0%E1%83%9D%E1%83%9E%E1%83%A4%E1%83%98%E1%83%9A%E1%83%93%E1%83%98%E1%83%A1_%E1%83%A5%E1%83%A1%E1%83%94%E1%83%9A%E1%83%98 +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.04d4kr +
, http://nl.dbpedia.org/resource/Hopfield-netwerk +
, http://sv.dbpedia.org/resource/Hopfieldn%C3%A4t +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87_%D9%87%D8%A7%D9%BE%D9%81%DB%8C%D9%84%D8%AF +
, http://lv.dbpedia.org/resource/Hopf%C4%ABlda_t%C4%ABkls +
, http://www.wikidata.org/entity/Q1407668 +
, http://fr.dbpedia.org/resource/R%C3%A9seau_de_neurones_de_Hopfield +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D0%A5%D0%BE%D0%BF%D1%84%D0%B8%D0%BB%D0%B4%D0%B0 +
, http://pt.dbpedia.org/resource/Modelo_de_Hopfield +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B0_%D0%93%D0%BE%D0%BF%D1%84%D1%96%D0%BB%D0%B4%D0%B0 +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Xarxa_de_Hopfield +
, http://vi.dbpedia.org/resource/M%E1%BA%A1ng_Hopfield +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%B4%D8%A8%D9%83%D8%A9_%D9%87%D9%88%D8%A8%D9%81%D9%8A%D9%84%D8%AF +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E9%9C%8D%E6%99%AE%E8%8F%B2%E5%B0%94%E5%BE%B7%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C +
, http://commons.dbpedia.org/resource/Hopfield_net +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E3%83%9B%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%89%E3%83%BB%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF +
, http://de.dbpedia.org/resource/Hopfield-Netz +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Communication100033020 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatArtificialNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/NeuralNetwork106725467 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/ComputerArchitecture106725249 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Specification106725067 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Description106724763 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Statement106722453 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Message106598915 +
|
| rdfs:comment |
ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニュ … ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。 アメリカ合衆国の物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した。ユニット（ニューロン）間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによるのモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
, Le réseau de neurones d'Hopfield est un mo … Le réseau de neurones d'Hopfield est un modèle de réseau de neurones récurrents à temps discret dont la est symétrique et nulle sur la diagonale et où la dynamique est asynchrone (un seul neurone est mis à jour à chaque unité de temps). Il a été popularisé par le physicien John Hopfield en 1982. Sa découverte a permis de relancer l'intérêt dans les réseaux de neurones qui s'était essoufflé durant les années 1970 à la suite d'un article de Marvin Minsky et Seymour Papert.rticle de Marvin Minsky et Seymour Papert.
, Um modelo de Hopfield, também chamado de r … Um modelo de Hopfield, também chamado de rede Hopfield, é uma forma de rede neural artificial recorrente popularizada por John Hopfield em 1982, mas descrita anteriormente por W. A. Little em 1974. Redes Hopfield servem como sistemas de memória de conteúdo direcionável com nós de limite binário. Garante-se que elas convertem a um mínimo local, mas às vezes convergirão a um falso padrão (mínimo local errado) em vez de um padrão estabelecido (mínimo local esperado). Redes Hopfield também oferecem um modelo para a compreensão da memória humana.delo para a compreensão da memória humana.
, Una xarxa de Hopfield és una forma de xarx … Una xarxa de Hopfield és una forma de xarxa neuronal artificial recurrent inventada per . Les xarxes de Hopfield s'usen com a sistemes de memòria associativa (RNA) amb unitats binàries. Estan dissenyades per convergir a un mínim local, però la convergència a un dels patrons emmagatzemats no està garantida.s patrons emmagatzemats no està garantida.
, Een Hopfield-netwerk, uitgevonden door , i … Een Hopfield-netwerk, uitgevonden door , is een enkellaags neuraal netwerk. Een dergelijk netwerk kan dienen als een en bestaat uit binaire of polaire neuronen. Elk neuron is verbonden met elk ander neuron. De verbindingen hebben daarbij meestal de volgende beperkingen:
* (eenheden hebben geen verbinding met zichzelf)
* (verbindingen zijn symmetrisch) Initieel kan een Hopfield-netwerk worden gevuld met leerpatronen, waarna het gewicht van elke verbinding wordt vastgesteld. In tegenstelling tot een netwerk met , worden de gewichten hierna niet meer aangepast. ,de gewichten hierna niet meer aangepast. ,
, Als Hopfield-Netz bezeichnet man eine besondere Form eines künstlichen neuronalen Netzes. Es ist nach dem amerikanischen Wissenschaftler John Hopfield benannt, der das Modell 1982 bekannt machte.
, 霍普菲爾德神经网络(Hopfield neural network)是一种循环神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种系统和二元系统的神经网络。它保证了向的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。霍普菲尔德网络也提供了模拟人类记忆的模型。
, A Hopfield network (or Ising model of a ne … A Hopfield network (or Ising model of a neural network or Ising–Lenz–Little model) is a form of recurrent artificial neural network and a type of spin glass system popularised by John Hopfield in 1982 as described earlier by Little in 1974 based on Ernst Ising's work with Wilhelm Lenz on the Ising model. Hopfield networks serve as content-addressable ("associative") memory systems with binary threshold nodes, or with continuous variables. Hopfield networks also provide a model for understanding human memory.de a model for understanding human memory.
, Нейро́нная сеть Хо́пфилда (англ. Hopfield … Нейро́нная сеть Хо́пфилда (англ. Hopfield network) — полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. В процессе работы динамика таких сетей сходится (конвергирует) к одному из положений равновесия. Эти положения равновесия определяются заранее в процессе обучения, они являются локальными минимумами функционала, называемого энергией сети (в простейшем случае — локальными минимумами отрицательно определённой квадратичной формы на n-мерном кубе). Такая сеть может быть использована как автоассоциативная память, как фильтр, а также для решения некоторых задач оптимизации. В отличие от многих нейронных сетей, работающих до получения ответа через определённое количество тактов, сети Хопфилда работают до достижения равновесия, когда следующее состояние сети в точности равно предыдущемуостояние сети в точности равно предыдущему
, Sieci asocjacyjne – zwane sieciami Hopfiel … Sieci asocjacyjne – zwane sieciami Hopfielda, wymyślone przez amerykańskiego fizyka w 1982 roku, to taka klasa sieci rekurencyjnych, które dają możliwość rekonstrukcji i rozpoznawania wcześniej zapamiętanych wzorców na podstawie skojarzeń, bazując na dostępnym fragmencie wzorca lub wzorca podobnego do niego.ncie wzorca lub wzorca podobnego do niego.
, شبكة هوبفيلد (بالإنجليزية: Hopfield networ … شبكة هوبفيلد (بالإنجليزية: Hopfield network) هي شبكة عصبونية تصنف من الشبكات ذات الطبقة الواحدة (Single-Layer Net) حيث تتألف من طبقة واحدة من أوزان الوصلات، وغالباً ما تنقسم الوحدات فيها إلى وحدات دخل تستقبل الإشارات من العالم الخارجي، ووحدات خرج يمكن قراءة استجابة الشبكة منها. في التقليدية، تكون وحدات الدخل مرتبطة كلياً بوحدات الخرج، ولكنها غير مرتبطة بوحدات دخل أخرى، ووحدات الخرج غير مرتبطة بوحدات خرج أخرى. من أهم تطبيقات شبكة هوبفيلد، ، وحل مشاكل الأمثلية (إيجاد الطريق الأقصر في مسألة البائع المتجول الشهيرة).ق الأقصر في مسألة البائع المتجول الشهيرة).
, Una rete di Hopfield è un tipo di rete neu … Una rete di Hopfield è un tipo di rete neurale artificiale, nota per essere il modello di rete che simula le capacità del cervello umano di ricordare le cose o di ricostruire le immagini distorte. Nel campo delle reti neurali questo modello è classificato come apprendimento non supervisionato: la rete impara senza avere esempi, soltanto con l'uso del concetto di "energia". Questo modello fa uso delle funzioni di Ljapunov per provare la propria stabilità.Ljapunov per provare la propria stabilità.
, Una red de Hopfield es una forma de red ne … Una red de Hopfield es una forma de red neuronal artificial recurrente inventada por . Las redes de Hopfield se usan como sistemas de Memoria asociativa con unidades binarias. Están diseñadas para converger a un mínimo local, pero la convergencia a uno de los patrones almacenados no está garantizada. patrones almacenados no está garantizada.
, Hopfield är ett övervakat neuralt nätverk … Hopfield är ett övervakat neuralt nätverk och används till att minnas mönster. Nätet förmår att återskapa inlärda mönster som blivit störda till en viss gräns. Hur väl återskapandet går beror på flera faktorer såsom hur många bilder som är intränade i nätet, hur störd bilden är, hur många iterationscykler som tillåts. Hopfieldnätet konstruerades ursprungligen av 1982.Nätet är präglat av en biologisk förebild och fungerar starkt förenklat som en människas minne. Ett Hopfieldnät kan lagra ungefär bilder. Där N är antal neuroner och M är antal bilder.N är antal neuroner och M är antal bilder.
, Нейронна мережа Гопфілда — це тип рекурент … Нейронна мережа Гопфілда — це тип рекурентної, повнозв'язної, штучної нейронної мережі з симетричною матрицею зв'язків. У процесі роботи динаміка таких мереж сходиться (конвергує) до одного з положень рівноваги. Ці положення рівноваги є локальними мінімумами функціоналу, що називається енергія мережі (у найпростішому випадку — локальними мінімумами негативно визначеної квадратичної форми на n-вимірному кубі). Така мережа може бути використана як , як фільтр, а також для розв'язання деяких завдань оптимізації. На відміну від багатьох нейронних мереж, що працюють до отримання відповіді через певну кількість тактів, мережі Гопфілда працюють до досягнення рівноваги, коли наступний стан мережі дорівнює попередньому.ступний стан мережі дорівнює попередньому.
|
| rdfs:label |
شبكة هوبفيلد
, Нейронна мережа Гопфілда
, Xarxa de Hopfield
, ホップフィールド・ネットワーク
, Hopfieldnät
, Sieć asocjacyjna
, 霍普菲尔德神经网络
, Réseau de neurones de Hopfield
, Hopfield network
, Hopfield (RNA)
, Hopfieldova síť
, Rete di Hopfield
, Modelo de Hopfield
, Нейронная сеть Хопфилда
, Hopfield-netwerk
, Hopfield-Netz
|
