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Lexikon der Neurowissenschaft: Hopfield-Netzwerk

Hopfield-Netzwerk s, Hopfield-Modell, EHopfield network, ein künstliches neuronales Netz mit massiv-paralleler Rückwärtsverkettung. Netzwerke mit Rückkopplungen besitzen oft Eigenschaften, die sich der Intuition nicht leicht erschließen. Sie können daher in weiten Bereichen nur mit Hilfe von Computersimulationen verstanden werden. Da intensive Rückwärtsverkettung in Gehirnen die Regel ist, ist das Verständnis dieser Eigenschaften unumgänglich, wenn man die Eigenschaften von Gehirnen verstehen will. Die dynamischen Eigenschaften einiger rückgekoppelter Netze können durch Attraktoren beschrieben werden. Ein klassisches Beispiel hierfür ist das Hopfield-Netzwerk. Es kann zur Simulation von massiv-parallelen Speichern, als fehlertolerantes System zur Erkennung von Mustern (zur Ergänzung unvollständiger Muster), als System mit Fähigkeit zur Generalisierung, als Netzwerk zum Auffinden optimaler Lösungen sowie als System zur Veranschaulichung von Assoziationen verwendet werden. Der Nachteil des Hopfield-Netzes besteht darin, daß eine wichtige Voraussetzung in biologischen Systemen vermutlich selten erfüllt ist: je zwei Neurone müssen in symmetrischer Weise miteinander verknüpft sein. Die Verknüpfung zwischen zwei beliebigen Neuronen muß stets symmetrisch sein. Ein Netzwerk, bei dem diese Voraussetzung nicht erfüllt sein muß, ist das MMC-Netzwerk.

  • Die Autoren
Redaktion

Dr. Hartwig Hanser, Waldkirch (Projektleitung)
Christine Scholtyssek (Assistenz)

Fachberater

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Prof. Manfred Spitzer, Ulm

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