内容可寻址存储器
1983年的夏天,辛顿、霍普菲尔德和我参加了杰罗姆・费尔德曼在罗切斯特大学组织的一场讨论会。霍普非尔德告诉我们,他解决了一种强交互网络的收敛问题。他证明了一种独特的非线性网络模型,即现在的“霍普菲尔德网络”,能确保收敛到一种叫“吸引子”( attractor)的稳定状态(见图7-2,方框7.1)2(高度非线性网络很容易发生振荡,或表现出更多的混沌行为)。此外,可以通过选择网络中的权重,把吸引子状态做成信息内容。如此一来,霍普菲尔德网络就可以被用来实现一种“内容可寻址存储”( content-addressable
emory)。存储的信息可以只用信息内容的一部分作为提取输入,让神经网络完成信息填充。这让人联想起了人的记忆行为。如果我们看到某个熟人的脸,就能想起那个人的名字和先前与之交谈过的内容。
霍普菲尔德网络的重大突破性在于,它能在数学上保证收敛。
……
20190811
1983年的夏天,辛顿、霍普菲尔德和我参加了杰罗姆・费尔德曼在罗切斯特大学组织的一场讨论会。霍普非尔德告诉我们,他解决了一种强交互网络的收敛问题。他证明了一种独特的非线性网络模型,即现在的“霍普菲尔德网络”,能确保收敛到一种叫“吸引子”( attractor)的稳定状态(见图7-2,方框7.1)2(高度非线性网络很容易发生振荡,或表现出更多的混沌行为)。此外,可以通过选择网络中的权重,把吸引子状态做成信息内容。如此一来,霍普菲尔德网络就可以被用来实现一种“内容可寻址存储”( content-addressable
emory)。存储的信息可以只用信息内容的一部分作为提取输入,让神经网络完成信息填充。这让人联想起了人的记忆行为。如果我们看到某个熟人的脸,就能想起那个人的名字和先前与之交谈过的内容。
霍普菲尔德网络的重大突破性在于,它能在数学上保证收敛。
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20190811
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