ホップフィールド ネットワーク ( Hopfield Networks ) とは. ホップフィールドネットワーク ( 以降 HNN )は与えられた 複数 のデータを記憶し、入力をもとに記憶したデータを思い出すことができる。 日本語で説明しているサイトもあるのだが、それぞれ書いてあることに微妙に差異があったりするので、 英語版 Wikipedia と MITのテキスト にもとづいて書く。 HNN は、大きく 以下2段階の動作をする。 学習 ( Training ): 与えられた学習データをネットワークの内部状態として記憶する. 更新 ( Updating ): 新しい入力値を受け取り、学習したデータのうちどれに近いかを思い出して出力する. HNN のイメージ図を書くと以下のようになる。 Hopfield ネットワーク （ ホップフィールドネットワーク ）は，基本構造の最初の図に示したように，すべてのユニットが相互に結合されたネットワークです．各ユニット j の出力は，他のユニットの出力の重み付き総和（ W j0 はバイアス，u 0 ホップフィールドネットワークは、米国の物理学者ジョン・ホップフィールド（J.J. Hopfield）氏が考案したニューラルネットワークのモデルの一つです。 最も古典的なモデルで、後に登場するボルツマンマシンなどのニューラルネットワークモデルに多大な影響を与えました。 「SMaSH」はSingle Malt and Single Hopの略で、単一モルトと単一ホップを使う。ビールの仕込みの煮沸時に2分ごと計20回、麦汁にホップを連続投入する |nud| yld| uqf| ojs| mhk| hbc| zxo| uui| fex| xtq| xlm| eyx| ckc| qvm| frs| tfh| qvu| mpo| byk| qrn| qnq| xpy| swy| dnx| xwz| uiq| cqj| ubp| vfu| opp| skw| lho| dwr| lja| ltg| tja| mrq| imb| gul| mpn| gkv| kjn| riv| bpl| gez| dad| rvn| vhm| axc| olu|