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J-GLOBAL ID：202102225701963054   整理番号：21A2037174

一般化HopfieldネットワークとしてのBoltzmannマシン:最近の結果と展望のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Boltzmann Machines as Generalized Hopfield Networks: A Review of Recent Results and Outlooks

著者 (2件)： Marullo Chiara ,  Agliari Elena
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 23  号： 1  ページ： 34  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： HopfieldモデルとBoltzmannマシンはニューラルネットワークの最も一般的な例である。分類と特徴検出に広く用いられている後者は,観測データから生成モデルを効率的に学習でき,統計的学習のためのベンチマークを構成する。前者は,2つのパラダイム統計力学モデル,すなわち,Curie-WeissとSherrington-Kirkpatrickの間に,それぞれ,1つと多くの保存メモリの極限ケースとして復元される,人工連想メモリの検索位相を模倣するように設計された。興味深いことに,2つの認知プロセス(学習と情報検索)と考えられる場合,BoltzmannマシンとHopfieldネットワークは,同じコインの2つの側面より何も多くない。事実,他のものに正確に写像できる。このような等価性は,この分野における研究の最も代表的な段階を再追跡する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  統計力学 ,  情報検索 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  位相 ,  無秩序系 ,  等価性 ,  ベンチマーク ,  *Hopfield模型 ,  連想メモリ ,  *Boltzmannマシン
準シソーラス用語： 生成モデル ,  特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ボルツマンマシン ,  ホップフィールドモデル ,  無秩序系の統計力学

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (56件)：

• Amit, D.J. Modeling Brain Function: The World of Attractor Neural Networks; Cambridge University Press: Cambridge, UK, 1992.
• Coolen, A.C.C.; Kuhn, R.; Sollich, P. Theory of Neural Information Processing Systems; OUP Oxford: Oxford, UK, 2005.
• Hebb, D.O. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory; Lawrence Erlbaum: New Jersey, NJ, USA, 2002.
• Decelle, A.; Furtlehner, C. Restricted Boltzmann Machine, recent advances and mean-field theory. arXiv 2020, arXiv:2011.11307.
• Ackley, D.H.; Hinton, G.E.; Sejnowski, T.J. A learning algorithm for Boltzmann machines. Cogn. Sci. 1985, 9, 147-169.

タイトルに関連する用語 (5件)： 一般化 ,  Hopfieldネットワーク ,  Boltzmannマシン ,  展望 ,  レビュー