머신러닝

Boltzmann machine으로 표현한 Hopfield 네트워크

coding art 2019. 4. 18. 21:12
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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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5비트의 이진수를 기억하는 5 유닛 Hopfield 네트워크에서 웨이트 매트릭스 는 대각선 성분들이 0이고 대각선을 중심으로 하여 대칭적이다. 각 유닛들은 이진수 데이터 즉 “1” “0”만을 기억 저장할 수 있다.

Hopfield 네트워크를 다리 표현하면 다음과 같이 별 모양의 네트워크로 표현할 수 있을 것이며 이러한 네트워크 표현은 Hinton 교수가 1985년에 발표했던 Boltzmann machine 네트워크에 해당한다.

 

우리가 알고 있는 머신 러닝 기법과 판이하게 다른 Hopfield 네트워크나 Boltzmann machine의 학습 방법에 관해서 알아보기로 하자.