Estoy aprendiendo sobre SOM y también sobre Hopfield redes. Todavía no entiendo por qué iba a utilizar SOM en Hopfield y viceversa.
¿Qué tipo de problemas debo resolver con SOM y cuáles con Hopfield?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
He trabajado con SOMs, pero no con redes de Hopfield. Un rápido vistazo a la Wikipedia dice que las redes de Hopfield se utilizan para la memoria asociativa, mientras que los SOM se utilizan para la reducción de la dimensionalidad.
Por lo tanto, los SOM se utilizan para visualizar datos de alta dimensión y para agrupar datos de alta dimensión, si los datos se encuentran realmente en una variedad baja (normalmente 2D) en un espacio de alta dimensión. Los SOM incorporan una rejilla de definición de vecinos (generalmente) en 2D, que es la forma en que hacen lo que hacen, y al menos según Wikipedia esta característica es única entre las RNA.
Supongo que las redes de Hopfield podrían utilizarse para algún tipo de clasificación, pero su uso principal sería algo más parecido a una búsqueda robusta y aproximada de valores. Alguien que las conozca mejor podría dar una respuesta mejor.
EDIT: Para corregir los puntos tratados en el comentario de alto.
