Opišite kako se Hopfieldove mreže mogu koristiti za analogno digitalnu pretvorbu?
1. Vektorizirajte analogni signal: Analogni signal se prvo diskretizira uzorkovanjem određenom brzinom, a zatim pretvaranjem u vektor. Ovaj vektor predstavlja analogni signal u određenom vremenskom trenutku.
2. Kodirajte vektor kao stanje Hopfieldove mreže: Vektor se zatim kodira kao stanje Hopfieldove mreže postavljanjem odgovarajućih neurona na 1, a ostatak na -1.
3. Ponovite Hopfieldovu mrežu: Hopfieldova mreža se zatim ponavlja dok se ne postigne konvergencija. Ovaj proces konvergira u pohranjeni uzorak prototipa koji najbliže odgovara ulaznom vektoru.
4. Dohvatite diskretni prikaz: Stanje konvergirane mreže odgovara digitalnom prikazu analognog signala. Aktivacije neurona predstavljaju bitne vrijednosti digitalnog signala.
U biti, Hopfieldova mreža djeluje kao asocijativna memorija, pohranjujući uzorke prototipa tijekom treninga i dohvaćajući odgovarajući uzorak kada se predstavi s ulaznim vektorom. Diskretni prikaz dobiven iz stanja konvergirane mreže digitalni je ekvivalent analognog signala.
Evo detaljnijeg objašnjenja svakog koraka:
1. korak:Vektorizacija analognog signala
Analogni signal, koji je kontinuirana funkcija vremena, uzorkuje se u diskretnim vremenskim intervalima. Brzina uzorkovanja određuje broj uzoraka uzetih po jedinici vremena i, posljedično, razlučivost digitalnog prikaza.
Korak 2:Kodiranje vektora kao stanja Hopfieldove mreže
Svaki uzorak analognog signala predstavlja se kao binarni vektor. Svaki element (neuron) u vektoru odgovara određenoj razini napona, a njegova vrijednost je postavljena na 1 ako je napon iznad određenog praga i -1 u suprotnom.
Korak 3:Ponavljanje Hopfieldove mreže
Hopfieldova mreža, inicijalizirana vektoriziranim prikazom, prolazi kroz iteracije kako bi pronašla najbliži pohranjeni uzorak prototipa. Tijekom iteracija, stanje svakog neurona se ažurira na temelju ponderiranog zbroja njegovog unosa od drugih neurona.
Korak 4:Dohvaćanje diskretnog prikaza
Nakon što mreža konvergira, konačno stanje predstavlja dohvaćeni uzorak prototipa, koji odgovara digitalnom prikazu analognog signala. Stanje svakog neurona (1 ili -1) označava vrijednost bita digitalnog signala.
Kodiranjem analognog signala u stanja neurona, mreža ga povezuje s pohranjenim uzorkom prototipa, omogućujući pronalaženje uzorka i digitalnu reprezentaciju analognog ulaza. Ovaj se postupak može ponoviti za svaki vremenski uzorak, što rezultira potpunom digitalnom pretvorbom analognog signala.