情報を記憶し、その情報を想起することができるネットワークのことを言います。以下、イメージ図ホップフィールドネットの処理ネットワークの初期化データ数分のノードがネットワークを作成します。-1]のような配列であれば、ノード数は4になります。以下はネットワークのイメージです。ネットワークに記憶ネットワークに元の情報を覚えさせます。リンクの重みとして記憶させます。各リンクは以下の式で情報を覚えさせます。$$\(x_i\)はノード\(i\)の値。覚えさせたいデータ\(w_{ij}\)はノード\(i\)とノード\(j\)のリンクの重み式の意味としては、リンクの両端のノードが同じ値であれば、結合を強くするというものである。これをヘブ則と言います。データが複数ある時には、単純に総和を取るだけです。x^{d}_j\end{eqnarray}$$Dはデータの集合です。{1,-1}\)の時です。{0,1}\)の場合については補足を参照してください。記憶させたデータにノイズを加えたデータから、元のデータを想起させる処理についてです。1]を出力するということです。ランダムにノードを選択、更新ノード\(x_i\)の値、つまり入力されたデータを値を変更していきます。以下の式を用いて、各ノード\(x_i\)に対応した\(y_i\)を計算します。x_j\end{eqnarray}$$\(y_i\)は選択されたノードの値と、そのノードに結合しているリンクの積の総和になります。以下のルールに従って、ノード\(x_i\)をの値を更新します。次にネットワーク全体の状態を表すエネルギー関数\(E\)を計算します。エネルギー関数\(E\)は以下のように計算します。ヘブ則による更新式が異なります。具体的には以下の式を用います。そのリンクの重みを強くすることを表しています。networkを実装しました。いうデータを元データとして、ネットワークに記憶させます。このデータにノイズを加えたテストデータ(最初の2つの値を-1にした)を作成します。元データを想起させています。1.0]うまく元データを想起させることができています。以下の画像で畳み込みニューラルネットの処理...deeplearning(深層学習)大脳皮質についてのメモ大脳の外側2〜4ミリメートルの層があり、「大脳皮質」と呼ばれている。fx】RNNを使って為替の予測をしてみる機械学習の一手法であるリカレントニューラルネットワークを使ってFXの予測をしてみます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめホーム検索トップサイドバーたぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。(1)メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。