Sieć asocjacyjna
![](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/44/Hopfield-net-vector.svg/220px-Hopfield-net-vector.svg.png)
Sieci asocjacyjne – zwane sieciami Hopfielda, wymyślone przez amerykańskiego fizyka Johna Hopfielda w 1982 roku[1], taka klasa sieci rekurencyjnych, które dają możliwość rekonstrukcji i rozpoznawania wcześniej zapamiętanych wzorców na podstawie skojarzeń, bazując na dostępnym fragmencie wzorca lub wzorca podobnego do niego.
Zastosowanie
Są wykorzystywane do modelowania pamięci skojarzeniowej. W tych sieciach nie ma wyszczególnionych warstw, każda jednostka przetwarzająca jest złączona ze wszystkimi innymi jednostkami z wyjątkiem samej siebie. Połączenie pomiędzy dwiema jednostkami jest symetryczne, co oznacza, że ma taką samą siłę w obie strony.
Procesy obliczeniowe polegają na nauczeniu sieci wzorcowych danych, a w dalszej kolejności na prezentacji dowolnych danych na wejściu. Sygnał rozprzestrzenia się po sieci aż do momentu samoczynnego uzyskania stanu stabilnego, kiedy już nie zachodzą zmiany aktywacji żadnych jednostek. Stan aktywacji opisany na zbiorze jednostek przetwarzających jest przesyłany na wyjście systemu i jest wzorcem najbardziej zbliżonym do danych wejściowych.
Zobacz też
- Sieć neuronowa
- Sieci neuronowe wielowarstwowe
- Sztuczna inteligencja
Przypisy
- ↑ Robert A. Kosiński: Sztuczne sieci neuronowe – dynamika nieliniowa i chaos. Warszawa: WNT, 2004, s. 54. ISBN 83-204-2983-8.