ホップフィールド
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/16 07:46 UTC 版)
「回帰型ニューラルネットワーク」の記事における「ホップフィールド」の解説
詳細は「ホップフィールドネットワーク」を参照 ホップフィールドネットワークは全ての結合が対称的なRNNである。定常入力を必要とし、複数パターンの配列を処理しないため、汎用RNNではない。ホップフィールドネットワークは収束することを保証している。もし結合がヘッブの学習を用いて訓練されるならば、ホップフィールドネットワークは結合変化に抵抗性のある頑強な（英語版）連想メモリとして機能することができる。
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