世界大百科事典（旧版）内のホップフィールドの言及
【ニューラルコンピューティング】より
… 自己想起は，想起パターンがネットワークダイナミクスの安定平衡状態や安定不動点であるようなフィードバック型ニューラルネットワークにより，また相互想起は，想起をトリガーする入力パターンを出力想起パターンへ変換するフィードフォワード型ニューラルネットワークによっておのおの実現される。また，ホップフィールドJ.J.Hopfieldらは，任意の2個のニューロン間のシナプス結合係数が対称的(相互の結合係数が等しい)であるようなフィードバック型ニューラルネットワークにおいては，いわゆるリアプノフ関数に対応する計算エネルギー関数が定義されて，ニューラルネットワークはこの計算エネルギー関数を減少させるように動作することを示した(図2)。 ホップフィールドニューラルネットワークの動作は，計算エネルギー関数の曲面上を極小値(図2のAやBやC)へ向かって下っていくボールの振舞いにたとえられる。…
※「ホップフィールド」について言及している用語解説の一部を掲載しています。
出典｜株式会社平凡社「世界大百科事典（旧版）」
Sponserd by 