Indice
Función de Energía

Hopfield (Memoria Autooasociativa)


RED de HOPFIELD

· Una de las mayores contribuciones al área de las redes neuronales fue realizada en los años 1980 por John Hopfield, quien estudió modelos aoutoasociativos que presentaban algunas similaridades con los perceptrones, pero incluía también grandes diferencias.

· El concepto de memoria asociativa es bastante intuitivo: se trata simplemente de asociar dos patrones. Dentro de este concepto definiremos diferentes tipos de memorias asociativas:

· Se han realizado las anteriores definiciones para centranos ahora en el modelo de Hopfield. Primero diremos que la estructura de red neuronal que propone viene ha ser una memoria autoasociativa., de una sóla capa, totalmente conectada y recurrente.

CARACTERÍSTICAS:

FUNCIONAMIENTO:

IDEA GENERAL:

MÉTODO:El algorítmo para redes de Hopfield es el siguiente:

  1. Inicializar las conexiones de los PEs.
  2. Inicializar el primer estado con un patrón desconocido.: *i(0)=xi
  3. Repetir hasta la convergencia de la red:Normalmente el Umbral es cero. Fh- es la función de transferencia: hardlimiter
  4. Se debe repetir el paso 3 hasta que las salidas de todos los nodos no cambien.

La Autoasociación de patrones, significaría que la presentación de un patrón de entrada con un cierto ruido, producirá el patrón correcto como salida.


M. González Penedo