Hopfield Netz
Künstliches Neuronales Netz nach John Hopfield
21.04.23 1Cyrill Gyger
Eigenschaften
• Familie der Feedback-Netze (Rückkopplung)• Eine Schicht dient gleichzeitig als Ein- und
Ausgabeschicht• Jedes Neuron ist mit jedem anderen ausser
sich selber verbunden (full connectivity)• Die Neuronen sind binär und können
entweder den Wert -1 oder 1 annehmen
21.04.23 2Cyrill Gyger
Funktion
• Ein Hopfield-Netz kann mehrere Muster (Pattern) speichern, wobei jedes Muster aus Pixeln besteht, die jeweils ein Neuron repräsentieren (binärer Zustand)
• Ein initialisiertes Netz kann so verwendet werden, um ein Eingabe-Pattern zu rekonstruieren
• Dabei wird das Pattern an das ihm am meisten ähnelnde Initial-Pattern herangeführt (entwickelt)
• Mittels dieser Technik lassen sich beispielsweise OCR-Programme umsetzen
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Beispiel / Demo
• Das folgende Beispiel wird mittels des Hopfield-Simulators, zu finden unter der URL http://www.phy.syr.edu/courses/modules/MM/sim/hopfield.html realisiert
• Es wird versucht, eine einfache Text-Erkennung mittels eines Hopfield-Netzes umzusetzen
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Text-Erkennung 1/3
• Zuerst werden die Initial Pattern erzeugt und im Netz gespeichert
• Hier sind dies die Buchstaben A-G
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Text-Erkennung 2/3• Nun wird versucht, ein etwas ungenaues A als
Eingabe zu verwenden und mit dem gespeicherten A aus den Initial-Patterns zu matchen:
• Das A wird dem am meisten passenden Pattern aus dem Hopfield-Netz zugeordnet, dem gespeicherten A!
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Text-Erkennung 3/3
• Das selbe wird nun mit einem verfälschten G gemacht:
• Wiederum findet das Hopfield-Netz das am meisten passende Pattern und erkennt das G korrekt.
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Anwendung / Nutzen• Wie gezeigt wurde, eignen sich
Hopfiel-Netze ideal als Autoassoziativspeicher
• Dadurch lassen sich Muster speichern und später mit Eingangs-Mustern matchen
• Die Bildverarbeitung hat entsprechend viel Anwendungspotenzial für Hopfield-Netze
• Ganz allgemein kommen Sie aber für Assoziativ-Speicher-Systeme zum Einsatz
21.04.23 8Cyrill Gyger