ホップフィールド ニューラル ネットワーク
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06-09-2019 - |
質問
パターン認識以外のアプリケーションを知っていますか?ホップフィールド ニューラル ネットワーク モデルを実装する価値はありますか?
解決
リカレント ニューラル ネットワーク (ホップフィールド ネットは特別なタイプです) は、シーケンス学習のいくつかのタスクに使用されます。
- シーケンス予測 (株価の履歴を次のタイムステップの期待値にマッピング)
- シーケンス分類 (各完全な音声スニペットをスピーカーにマッピング)
- シーケンスのラベル付け (音声スニペットを話された文にマッピング)
- 非マルコフ強化学習 (例:T-Maze ベンチマークとして大容量メモリを必要とするタスク)
「パターン認識」が正確に何を意味するのかはわかりません。基本的に、パターン認識は、ニューラル ネットワークを使用できる各タスクが適合する分野全体だからです。
他のヒント
あなたにも最適化問題のためのホップフィールドネットワークを使用することができます。
あなたはこのリポジトリをチェックアウトすることができます - > ホップフィールドネットワークの
そこには、テスト電車後のパターンネットワークオフラインのための例があります。 これはテストです。
@Test
public void HopfieldTest(){
double[] p1 = new double[]{1.0, -1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,1.0};
double[] p2 = new double[]{1.0, 1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0};
double[] p3 = new double[]{1.0, 1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0,-1.0};
ArrayList<double[]> patterns = new ArrayList<>();
patterns.add(p1);
patterns.add(p2);
Hopfield h = new Hopfield(9, new StepFunction());
h.train(patterns); //train and load the Weight matrix
double[] result = h.test(p3); //Test a pattern
System.out.println("\nConnections of Network: " + h.connections() + "\n"); //show Neural connections
System.out.println("Good recuperation capacity of samples: " + Hopfield.goodRecuperation(h.getWeights().length) + "\n");
System.out.println("Perfect recuperation capacity of samples: " + Hopfield.perfectRacuperation(h.getWeights().length) + "\n");
System.out.println("Energy: " + h.energy(result));
System.out.println("Weight Matrix");
Matrix.showMatrix(h.getWeights());
System.out.println("\nPattern result of test");
Matrix.showVector(result);
h.showAuxVector();
}
そしてテストを実行した後、あなたが見ることができます。
Running HopfieldTest
Connections of Network: 72
Good recuperation capacity of samples: 1
Perfect recuperation capacity of samples: 1
Energy: -32.0
Weight Matrix
0.0 0.0 2.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0
2.0 0.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
-2.0 0.0 -2.0 0.0 -2.0 2.0 0.0 0.0 0.0
2.0 0.0 2.0 -2.0 0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0
-2.0 0.0 -2.0 2.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 2.0
0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -2.0 0.0 -2.0
0.0 -2.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 -2.0 0.0
Pattern result of test
1.0 1.0 1.0 -1.0 1.0 -1.0 -1.0 1.0 -1.0
-------------------------
The auxiliar vector is empty
私は、これはあなたを助けることができると思います。
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