ホップフィールド・ネットワーク
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/05/29 09:13 UTC 版)
ホップフィールド・ネットワーク (英: Hopfield network) は、ニューラルネットワークの一モデルである。
アメリカ合衆国の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[1]。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が、ボルツマンマシンでは統計的なゆらぎをもちいることで系のエネルギーの極小値ではなくて最小値をとることを目指すモデルであることが異なる。甘利俊一も同じモデルを1972年に発表。Amari-Hopfieldモデルとも呼ぶ。[2]
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
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