Inhaltsverzeichnis:
Definition - Was bedeutet Hopfield Network?
Ein Hopfield-Netzwerk ist ein spezifischer Typ eines wiederkehrenden künstlichen neuronalen Netzwerks, der auf der Forschung von John Hopfield in den 1980er Jahren zu assoziativen neuronalen Netzwerkmodellen basiert. Hopfield-Netzwerke sind mit dem Konzept verbunden, das menschliche Gedächtnis durch Mustererkennung und -speicherung zu simulieren.
Techopedia erklärt Hopfield Network
Um Hopfield-Netzwerke besser zu verstehen, ist es wichtig, einige der allgemeinen Prozesse zu kennen, die mit wiederkehrenden Aufbauten neuronaler Netzwerke verbunden sind. Im Allgemeinen erhalten Neuronen komplizierte Eingaben, die häufig durch das System zurückverfolgt werden, um differenziertere Arten von Richtungen bereitzustellen. Einige Experten sprechen über das „Problem des Handlungsreisenden“ als eine Art schwieriges Problem, das mit Hopfield-Netzwerken angegangen wird. In diesem speziellen Fall untersucht das System die Zeit zwischen Zielen und erarbeitet Lösungen auf hoher Ebene, indem es die in einigen Fällen vorhandenen künstlichen neuronalen Strukturen verwendet Wege simulieren menschliches Denken.
Experten verwenden die Sprache der Temperatur auch, um zu beschreiben, wie Hopfield-Netzwerke komplexe Dateneingaben zu intelligenten Lösungen zusammenfassen. Dabei werden Begriffe wie „thermisches Gleichgewicht“ und „simuliertes Tempern“ verwendet, bei denen spitzende oder anregende Dateneingaben einige der beim Abkühlen von Wärme verwendeten Prozesse simulieren Metalle. Die Idee ist, dass sich Daten entsprechend den neuronalen Eingaben und der seitlichen Kommunikation zwischen den Schichten erwärmen oder beruhigen und dass dies die Grundlage für einen Großteil dieses Ausgleichs zwischen gespeicherten Mustern und neuen Eingaben ist, der es ermöglicht, dass Hopfield-Netzwerke in Bereichen wie der Bildverarbeitung wertvoll sind, Sprachverarbeitung und fehlertolerantes Rechnen.
