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ホップフィールドネットワーク : ミニ英和和英辞書
ホップフィールドネットワーク[わーく]
=====================================
〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。

: [ちょうおん]
 (n) long vowel mark (usually only used in katakana)
ワーク : [わーく]
 【名詞】 1. work 2. (n) work

ホップフィールドネットワーク ( リダイレクト:ホップフィールド・ネットワーク ) : ウィキペディア日本語版
ホップフィールド・ネットワーク[わーく]
ホップフィールド・ネットワーク () は、ニューラルネットワークの一モデルである。
アメリカ合衆国物理学者であるジョン・ホップフィールド (J.J. Hopfield) が提唱した〔
〕。ユニット(ニューロン)間に対称的な相互作用がある非同期型ネットワークであり、自然な操作によってネットワークのエネルギーが極小値をとる。元はスピンの安定条件をもとめるモデルとして発想されたものであったが、ネットワークによる連想記憶のモデルとして歓迎され、ニューラルネットブームの火付け役の一つとなり、また後のボルツマンマシンの元ともなった。これは統計的な変動をもちいて、エネルギーが極小値ではなく最小値をとることを目指すモデルである。
== 構造と動作 ==
各ユニットはMcCulloch-Pitts 型入出力特性をもっている。
タイムスライス t において、 w_(t) をユニットjからiへの結合係数、- \theta_(t)をユニットiの閾値x_(t)をユニットiの出力とする。ここで全てのi, jの組について、i ≠ jならばw_(t)=w_(t)、i = jならばw_(t)=0である。またネットワーク全体のエネルギー E(t) を、次のように定義する
: E(t) = - - \sum_
以上の構造を持つモデルをタイムスライス毎に次のように動作させる
# ランダムにユニットを一つ選ぶ
# そのユニットへの入力の重み付き総和を計算する
# 結果に基づき、そのユニットの出力を更新する
#
* 閾値より大きければ1
#
* 閾値と等しければ現在と同じ値
#
* 閾値より小さければ0
#
* (この際、他のユニットには手を触れない)
# tを増分だけ増加させ最初に戻る
すると、 E(t) はtの増加と共に単調減少することが容易に示される。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「ホップフィールド・ネットワーク」の詳細全文を読む

英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Hopfield network 」があります。




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