ホップフィールドネットワーク理解に向けての準備体操(7)
ホップフィールドネットワークのエネルギーが減少傾向にあるということは分かりましたが、シナプス係数がどのように安定状態を決定しているのか分かりません。今の私にはこの問題は難しすぎるのですが、逆にある状態が与えられた時にその状態を安定状態にするようなシナプス係数をどのように決めればよいかについてはネットに出ていました。ここでは安定状態にしたい状態の番目のニューロンの出力を表すことにします。一方、一般の状態の番目のニューロンの出力はで表すことにします。さて、シナプス係数は
- ・・・・(13)
と決めればよいです。この理由は次のようなものです。式(7)
- ・・・・(7)
に式(13)を代入すると
- ・・・・(14)
ここで二重のの中の項は、, , , がいずれも−1か1の値しかとらないので、も−1か1の値です。よってを最低の値にするためには全てのを1にすることです。これが実現出来るのは全てのについて
とするか
とするかの、この2つの仕方しかありません。ここからとが安定状態になることが分かります。
- 本当にとするかとするかしかないことを確かめておきましょう。特定のについて考えます。の中のは−1か1のどちらかの値しか取ることが出来ません。
- そこでと仮定してみます。するとでないとになりません。しかも全てのについてにしようとすれば、全てのについてでなければなりません。一方、でしたのでとなり、結局全てのについてになります。
- 反対に、と仮定した場合、でないとになりません。しかも全てのについてにしようとすれば、全てのについてでなければなりません。一方、でしたのでとなり、結局全てのについてになります。
これに関連して「ホップフィールドネットワーク理解に向けての準備体操(3)」で述べた
ある安定状態の個々のニューロンの出力で「1」と「−1」を入れ替えたものも安定状態になることが推測されます。この推測を確かめるのはのちに行います。
という宿題をここで果たしておきたいと思います。式(7)で全てのについてをで置きかえてもの値が変わらないことは容易に分かると思います。よってが安定状態であればは最小値ですから、でもは最小値になります。このことから、ある安定状態の個々のニューロンの出力で「1」と「−1」を入れ替えたものも安定状態になる、ことが言えます。
もう1つ宿題が残っていました。「ホップフィールドネットワーク理解に向けての準備体操(2)」で
ホップフィールドネットワークでは
- ・・・・(6)
でなければならない、としています。なぜこの条件が必要なのかはのちに説明します。
と書いていました。式(6)の必要性をここで述べます。「[:title=ホップフィールドネットワーク理解に向けての準備体操(5)]」でが絶対増加しないことを証明する際に式(6)を使っています。もし式(6)が成り立たないと式(8)以降が成り立たず、が絶対増加しないということが言えなくなります。すると安定状態の存在も言えなくなります。安定状態の存在を確保するためには式(6)の条件が必要になります。