홉 필드 예제

이 규칙은 1997년에 Amos Storkey에 의해 도입되었으며 로컬 및 증분 모두입니다. Storkey는 또한 이 규칙을 사용하여 학습된 Hopfield 네트워크가 Hebbian 규칙을 사용하여 학습된 해당 네트워크보다 더 큰 용량을 가지고 있음을 보여주었습니다. [6] 유치신경망의 가중치 매트릭스[설명필요]는 Storkey 학습 규칙을 따르는 것으로 한다: 여기서 h i j θ = k = 1 : i  k ∞ j n w i k – 1 θ k =디스플레이 스타일 h_{ij}={{===1 :~ineq kneq j}{{n}w_{ik}^{nu -1}epsilon _{k}^{nu }}는 뉴런 i에서 [4] 로컬 필드의 한 형태입니다. 이산 라인 방식으로 또는 다른 말로 작동 홉 필드 네트워크는 입력 및 출력 패턴이 본질적으로 이진 (0,1) 또는 양극성 (+1, -1)일 수있는 이산 벡터라고 할 수 있습니다. 네트워크에는 자체 연결이 없는 대칭 가중치(예: wij = wji 및 wii = 0)가 있습니다. Hopfield 그물의 연결에는 일반적으로 다음과 같은 제한이 있습니다: Hopfield 모델은 메모리 벡터의 통합을 통해 연관 메모리를 차지합니다. 메모리 벡터는 약간 사용될 수 있으며, 이것은 네트워크에서 가장 유사한 벡터의 검색을 촉발시킬 것입니다. 그러나이 프로세스로 인해 침입이 발생할 수 있음을 알게 될 것입니다. Hopfield 네트워크에 대한 연관 메모리에는 자동 연결 과 이종 연결의 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 는 벡터가 자체와 연관되어 있고, 두 개의 서로 다른 벡터가 저장소에 연관된 경우의 첫 번째 존재입니다.

또한 두 가지 유형의 작업 모두 단일 메모리 매트릭스 내에 저장할 수 있지만 주어진 표현 행렬이 하나 또는 다른 작업의 행렬이 아니라 두 가지의 조합(자동 연관 및 이종 연관)인 경우에만 저장이 가능합니다. Hopfield의 네트워크 모델은 Hebb의 (1949) 학습 규칙과 동일한 학습 규칙을 사용하며, 기본적으로 활동이 발생할 때 가중치를 강화한 결과로 학습이 발생한다는 것을 보여주려고 노력했습니다. 개별 홉필드 네트워크 교육 중에 가중치가 업데이트됩니다. 우리가 알다시피 우리는 바이너리 입력 벡터뿐만 아니라 양극성 입력 벡터를 가질 수 있습니다. 따라서, 두 경우 모두, 무게 업데이트는 홉 식물 후물루스 루풀의 꽃 (또한 종자 콘 또는 스트로빌이라고도 함)이다 다음과 같은 관계 홉으로 수행 할 수 있습니다. [1] 그들은 주로 맥주의 쓴 맛, 향료 및 안정성 대리인으로 사용되며, 쓴 맛 외에도 꽃, 과일 또는 감귤류의 풍미와 향기를 부여합니다. [2] 홉은 또한 다른 음료와 약초에서 다양 한 목적을 위해 사용 됩니다.

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