شبكة هوبفيلد

تابع التفعيل المستخدم

وفي هذا الصدد، إن هذا التابع يحد من خرج العصبون بحيث يصبح الخرج مساويا الواحد إذا كان الدخل أكبر تماماً من الصفر ويصبح الخرج مساويا -1 إذا كان الدخل أصغر من الصفر، وعندما يكون مساويأً للصفر فإنه يعيد قيمة الخرج السابقة.

بنية شبكة هوبفيلد

من جانب آخر، تتألف شبكة هوبفيلد من عدد من العصبونات المتصلة (N)، التي تحدّث قيمها الفعالة بشكل متزامن ومستقل عن باقي العصبونات، وتكون كل العصبونات فيها عبارة عن دخل وخرج بنفس الوقت، حيث يتم ربط خرج كل عصبون بدخل كل العصبونات الأخرى (ولا يتم ربط خرج العصبون مع دخله).

القيم الفعالة هي (-1,+1).

خوارزمية التعليم

علاوةً على ذلك، إن تدريب الشبكة يعني إيجاد القيم المناسبة لأوزانها، فنقوم بتمثيل الصور المراد تدريب الشبكة عليها بأشعة، ونحسب مصفوفة الأوزان w (مصفوفة مربعة NX N) بخوارزمية هيب Hebb Rule لتدريب الشبكة.

ملاحظات حول شبكة هوبفيلد

ومن جهة أخرى، 2- تظهر حالات زائفة في الشبكة، حيث تعيد الشبكة صورة غير مخزنة فيها أصلاً أثناء محاولة استعادة صورة.

كذلك، كما تتأثر استقرارية شبكة هوبفيلد بتشابه الصور المخزنة، فكلما زاد تشابه الصور يزداد اضطراب الشبكة.

وفي هذا الصدد، 1- تصبح الصور المخزنة في الشبكة غير مستقرة، وتفقد الشبكة ذاكرتها فلا تستطيع تذكر الصور.

وفي السياق ذاته، تصل شبكة هوبفيلد إلى الإشباع بسرعة، حيث لا يمكن تدريبها على أكثر من 0.15N صورة (حيث N عدد العصبونات في الشبكة)، وإذا تم تدريبها على أكثر من هذه النسبة تظهر المشاكل التالية: