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Hopfield-Netz

Zu einem angebotenen Muster (unvollständig oder verrauscht) assoziiert ein Hopfield-Netz idealerweise ein ( binäres) Muster aus dem Lernsatz. Alle Knoten sind sowohl Eingabe- als auch Ausgabe-Knoten (einer für jede Muster-Konponente).
 
Die Ausgabe eines Hopfield-Netzes entsteht am Ort der Eingabe. Hopfield-Netze sind Autoassoziativ-Speicher.
 
Verbindungen zwischen den Knoten werden symmetrische Gewichte () zugeordnet. Die Knoten werden meist vollständig miteinander verbunden.

Da das System rückgekoppelt ist, erfolgt der Informationsabruf dynamisch. Symmetrie der Gewichte garantiert, daß das System stets in stabile Zustände läuft. Die Einzugsgebiete dieser stabilen Zustände ( Fixpunkte) werden als Attraktoren bezeichnet.
 
Gespeicherte Information wird durch die Lage der Attraktoren repräsentiert.
 
Daten-Eingabe beim Informationsabruf erfolgt in Form des Anfangs-Zustandes. Dabei wird jedes Signal auf den Wert der entsprechenden Muster-Komponente gesetzt.
 
Da nur zeitunabhängige Daten sinnvoll bearbeitet werden können, wird das Hopfield-Netz zu den zeitunabhängigen Systemen gezählt.
 
Funktionsweise eines Hopfield-Netzes: Der Einfluß von Knoten mit falschen Signalen ist oft nicht groß genug, um Signale anderer Knoten zu stören. Unter dem Einfluß der anderen Signale werden die falschen Signale dann korrigiert.

Funktionsweise eines Hopfield-Netzes

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