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最も古典的なニューラルネットワーク「ホップフィールドネットワーク」を学ぶ
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最も古典的なニューラルネットワーク「ホップフィールドネットワーク」を学ぶ
はじめに 連載第2回の今回は、ニューラルネットワークのモデルの一つである「ホップフィールドネットワ... はじめに 連載第2回の今回は、ニューラルネットワークのモデルの一つである「ホップフィールドネットワーク」について学びます。 今回の演習は全てPCでの作業となります。狙いとしては、ホップフィールドネットワークの計算方法や、それに伴うアルゴリズム、さらにはプログラム言語による実装方法を理解していただくことにあります。 連載第1回でも述べましたが、当初の連載数回まではPCで学習を行ってから、推論(実行)をFPGAで行うという手順になります。その間はこの第2回記事に立ち戻り、参照していただくこともあるでしょう。読者の皆さんの中には、ニューラルネットワークをFPGAに実装するところまでに多くのハードルがあるのだろうかと感じられる方もいらっしゃるかもしれません。 まずは今回の記事で、ニューラルネットワークを扱うということに対して感じているハードルが実際にはそれほど高くないと実感していただければと思いま