Künstliches Neuronales Netz nach John Hopfield Hopfield Netz Künstliches Neuronales Netz nach John Hopfield 28.03.2017 Cyrill 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 28.03.2017 Cyrill 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 28.03.2017 Cyrill Gyger
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 28.03.2017 Cyrill Gyger
Text-Erkennung 1/3 Zuerst werden die Initial Pattern erzeugt und im Netz gespeichert Hier sind dies die Buchstaben A-G 28.03.2017 Cyrill Gyger
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! 28.03.2017 Cyrill Gyger
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. 28.03.2017 Cyrill Gyger
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 28.03.2017 Cyrill Gyger