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パターンを記憶するニューラルネット,ホップフィールドネットワークを実装してみる - Qiita
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この記事ではニューラルネットワークの一種であるホップフィールドネットワークについて解説し簡単に実... この記事ではニューラルネットワークの一種であるホップフィールドネットワークについて解説し簡単に実装します. コードはgithubにあるので興味があれば覗いていただけると嬉しいです. ホップフィールドネットワークとは ホップフィールドネットワークを一言で言うと,「全結合型のニューラルネットワーク」です. 現在深層学習で主流になっているフィードフォーワードネットワークは,ニューロンのまとまりである層を積み重ねた構造をしており,各層から次の層への一方向の結合しか存在しません.それに対しホップフィールドネットワークは任意の2つのニューロン全てについて両方向の対称的な結合が存在しています.以下の画像のようなイメージです. ホップフィールドネットワークの特徴として,特定のパターンを記憶できる事が挙げられます.いくつかのパターンを入力として学習させておくと,ノイズを含んだパターンを入力した際