홉필드모델과 볼츠만 머신
홉필드모델과 볼츠만 머신
▣ 목적 함수
최적화를 행할 때에는 물론 “목적”이 있으며 이러한 최적화 문제를 수학적으로 기술할 때에는 그 “목적”을 정량적으로 설정하지 않으면 안되는데 이것을 “목적함수”라고 한다. 만약 어느곳에서 다른곳으로 이동을 할 때 최단거리와 이동할 때 드는 여비가 있는데 이를 최적화 한 목적함수 E는 이동시간과 여비를 더한 형태가 된다. E = 이동시간 + 여비
▣ 홉필드 모델
이 모델은 상호 대칭 결합을 가진 것으로서 어소시아트론과 매우 닮았다. 그러나 홉필드 모델에는 목적함수의 최소치 탐색 기계로서의 충분한 능력이 있다고 할수는 없다.
E
•A
B
C
극소점 최소점
[ 그림 1 ] 에너지 함수
위 그림은 홉필드 모델을 나타낸 것이다. 네트워크의 최초 상태가 A지점이라면 주르르 내려와 B지점에 위치할수 있다. 이것을 local minimum이라 한다. C지검 까지 가야 하지만 이 중간에 있는 B지점으로 내려와 멈추게 되므로 홉필드 모델의 가장 문제 있는 부분이다. 다음 부터는 홉필드 모델을 구성해 나가는 과정이다.
각 유니트는 다른 유니트들로부터 입력을 받으며 그 입력의 크기에 따라 1또는 0을 출력한다. 이러한 동작을 구체적으로 쓰면 다음과 같다.
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최적화를 행할 때에는 물론 “목적”이 있으며 이러한 최적화 문제를 수학적으로 기술할 때에는 그 “목적”을 정량적으로 설정하지 않으면 안되는데 이것을 “목적함수”라고 한다. 만약 어느곳에서 다른곳으로 이동을 할 때 최단거리와 이동할 때 드는 여비가 있는데 이를 최적화 한 목적함수 E는 이동시간과 여비를 더한 형태가 된다. E = 이동시간 + 여비
▣ 홉필드 모델
이 모델은 상호 대칭 결합을 가진 것으로서 어소시아트론과 매우 닮았다. 그러나 홉필드 모델에는 목적함수의 최소치 탐색 기계로서의 충분한 능력이 있다고 할수는 없다.
E
•A
B
C
극소점 최소점
[ 그림 1 ] 에너지 함수
위 그림은 홉필드 모델을 나타낸 것이다. 네트워크의 최초 상태가 A지점이라면 주르르 내려와 B지점에 위치할수 있다. 이것을 local minimum이라 한다. C지검 까지 가야 하지만 이 중간에 있는 B지점으로 내려와 멈추게 되므로 홉필드 모델의 가장 문제 있는 부분이다. 다음 부터는 홉필드 모델을 구성해 나가는 과정이다.
각 유니트는 다른 유니트들로부터 입력을 받으며 그 입력의 크기에 따라 1또는 0을 출력한다. 이러한 동작을 구체적으로 쓰면 다음과 같다.
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스탈린 그라드
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