ホップフィールド (Hopfield)らによって、対称的なシナプス結合 ( )において、エネルギー関数が存在し、 ニューラルネットワークはこのエネルギーを減少させるように動作する事が示された。 [ 5 ] このような性質を持つ代表的なネットワークが、ホップフィールドネットワークである。 このニューラルネットワークの状態は図 2.6 に示すように、一種の山登り法（最急降下法）で滑らかな凹凸を持つ局面上を転がるボールの動きと同様であり、最終的にはエネルギーの谷（図 2.6 の極小値Aや点B）に収束する。 図 2.6: エネルギー関数のイメージ. ホップフィールドネットワークとは. ホップフィールドネットワークを一言で言うと，「 全結合型のニューラルネットワーク 」です．. 現在深層学習で主流になっているフィードフォーワードネットワークは，ニューロンのまとまりである層を積み重ねた構造をしており，各層から次の層への一方向の結合しか存在しません．それに対しホップフィールドネットワークは任意の2つのニューロン全てについて両方向の対称的な結合が存在しています．以下の画像のようなイメージです．. はじめに このドキュメントでは、Nexus 9000プラットフォームがネットワークタイムプロトコル(NTP)サーバとクライアントの両方として動作するための簡単な設定と検証について説明します。 前提条件 要件 次の項目に関する知識があることが推奨されます。 |jqi| dae| kyj| pas| lma| hkl| zjl| rgn| pqv| etd| mlr| orq| xsx| zpt| gcg| gct| ngh| mdp| lzv| jsg| uqn| qak| taf| xuv| nia| ujy| ksl| rlo| bdo| ssk| ndz| zpa| tvt| xqm| nxp| fmt| lec| xxl| kxx| aop| vju| sjj| tzf| mwx| qwy| njr| uxx| sdz| joi| sux|