멀티 유닛 Hopfield 네트워크 수치 예제

파이선 코딩을 배우는 초보자도 인공지능 머신 러닝에 한번 도전해 보자.

머신 러닝을 배우려는 파이선 코딩 초보자들이 가지게 될 의문점들을 하나하나 찾아내어

실제 풀어보고 결과를 확인해볼 수 있는 머신 러닝!

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Hopfield 네트워크에서는 상태 값들과 관련된 스칼라 에너지 값을 가지게 된다.

이 에너지 함수는 Hopfield 네트워크가 업데이트 됨에 따라 값이 감소하거나 또는 같은 값을 유지하게 된다. 업데이트가 되풀이 될수록 에너지 값은 로컬 최소값에 수렴하게 된다. 한편 로컬 최소값은 랜덤한 순서로 구성되는 업데이트 경로에 따라서 달라지기도 한다.

 

머신 러닝 초보자에게도 Hopfield 네트워크를 쉽게 이해할 수 있도록 5개의 비트 데이터를 2개 기억하고 있는 Hopfield 네트워크에서 임의의 초기 값을 입력하여 기억하고 있는 값을 다시 찾아내는 과정을 대상으로 설명을 시도해보기로 한다. 

아래 url 주소로 넘어가서 마저 읽어 보세요.

 https://steemit.com/kr/@codingart/6-16-hopfield