[인공지능] 신경망 & Hopfield network

소개글

Hopfield network의 동작 알고리즘

목차

뉴런 Network
연상 기억장치(Associative Memory)
Hopfield network의 동작 알고리즘

본문내용

당대의 저명한 물리학자였던 Hopfield는 물리학적 스핀 모델로부터 Hopfield network를 착안하였으며 에너지 개념을 신경망에 처음으로 도입하였다. 그러나 Hopfield network는 다음과 같은 2가지의 중요한 제약을 가지고 있다.

① 뉴런사이의 연결강도(weight)는 대칭이다. 즉 wij=wji이다.

② 각 뉴런들은 완전히 비동기적으로(asynchronously) 동작할 때만 안정된 상태에 도달할 수 있다.

첫 번째 제약 조건은 생물학적인 뉴런에서는 일반적으로 대칭성이 성립할 수 없기 때문에 매우 중대한 제약점이라고 할 수 있다. 두 번째 제약 조건은 각 뉴런들이 완전히 비동기적으로 작동한다는 가정하에서만 network가 제대로 수행될 수 있다는 것으로, 만약 동기적으로 작동할 때에는 에너지가 안정된 상태에 도달하지 못할 수 있으며 무한 루프에 걸릴 수도 있다.

참고 자료

없음