홉필드(Hopfield Network)의 특징 구조등을 알아보자

목차

1.착안

2.제약

3.특징

4.구조

5.기본 구조

6.연상기억 장치

7.Hopfield 모델의 연상 알고리즘

8.홉필드 네트워크의 동작 원리

본문내용

Hopfield Network
착안
물리학적 스핀 모델로부터 착안
에너지 개념을 신경망에 처음으로 도입
제약
뉴런사이의 연결강도는 대칭이다. 즉 wij=wji
생물학적 뉴런과 중대한 차이
각 뉴런들은 비동기적으로 동작할때만 안정적임.
동기적인 작동으로는 수렴을 보장못함.
특징
훈련에 의한 정보가 연결강도에 의해 표현된다는 이론에 기초
전역적 최적화를 이룰 수 있음을 증명
많은 수의 비동기적이고, 국소적인 계산을 사용
순회판매원 문제와 같은 최적화 문제에 유용
연상기억장치로도 효과적으로 작동

키워드

홉필드 네트워크,   연상 알고리즘,   연상기억장치