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Wieso, weshalb warum? - Das Hopfield Netz

Das Hopfield-Netz ist eine besondere Form eines künstlichen neuronalen Netzes. Dieses Netzwerk wurde 1982 von dem Physiker John Hopfield entwickelt. Eine der Hauptanwendungen von Hopfieldnetzen ist die Fähigkeit dieser Netze, als autoassoziativer Speicher zu wirken. Deswegen erklären wir erst einmal was ein (auto)assoziativer Speicher ist.

Das John Hopfield Physiker war, ist kein Zufall. Tatsächlich ist dieses Netzwerk physikalisch motiviert und bietet interessante Analogien zur statistischen Physik. Wir interessieren uns hier aber nur für die grundlegende Arbeitsweise dieses Netzes und werden daher diese Aspekte nicht weiter vertiefen. In seinem Originalartikel verwendete Hopfield die Werte 0 und 1 (binäre Werte) für die Neuronen. Wir verwenden in diesem Abschnitt -1 und 1 (bipolare Werte) als Werte für die Neuronen.

Die erste Seite von Hopfields 1982 erschienenem Artikel: Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities.

Aufgabe

Denken Sie sich eine Funktion aus, um binäre Werte {0,1} in bipolare {-1,1} Werte umzurechnen!

Es muss gelten: $f(0) = -1 $ und $ f(1)=1$

Muster als Vektoren

Beispiel

...die eigentliche Stärke des Hopfieldnetzes

wieso_weshalb_warum.1705844019.txt.gz · Zuletzt geändert: 2024/01/21 13:33 von torsten.roehl