Page 61 - 4524

Рисунок 5.9 - Структурна схема мережі Хопфілда

Задача, розв'язувана даною мережею в якості асоціатив-
ної пам'яті, як правило, формулюється таким чином. Відомий
деякий набір двійкових сигналів (зображень, звукових оциф-
ровок, інших даних, що описують якийсь об'єкти або характе-
ристики процесів), вважають зразковим. Мережа повинна вмі-
ти з зашумленого сигналу, поданого на її вхід, виділити ("при-
гадати" по частковій інформації) відповідний зразок або "дати
висновок" про те, що вхідні дані не відповідають жодному із
зразків. У загальному випадку, будь-який сигнал може бути
описаний вектором x 1, х і, х n..., n - число нейронів у мережі і
величина вхідних і вихідних векторів. Кожний елемент x i до-
рівнює або +1, або -1. Позначимо вектор, що описує k-ий зра-
зок, через X k, а його компоненти, відповідно, - x ik, k=0, ..., m-1,
m - число зразків. Якщо мережа розпізнає (або "пригадує")
якийсь зразок на основі пред'явлених їй даних, її виходи бу-
дуть містити саме його, тобто Y = X k, де Y - вектор вихідних
значень мережі: y 1, y i, y n. У противному випадку, вихідний ве-
ктор не співпаде з жодний зразковим.
Якщо, наприклад, сигнали являють собою якесь зобра-
ження, то, відобразивши у графічному виді дані з виходу ме-
режі, можна буде побачити картинку, що цілком збігається з
однієї зі зразкових (у випадку успіху) або ж "вільну імпрові-
зацію" мережі (у випадку невдачі).

60