サイエンス
光ベースの新たなコンピュータが複雑性の極限に挑む：室温動作・高安定「光電子発振器ベース・イジングマシン」が切り拓く計算の新時代
現代社会が直面する最も困難な課題の多くは、膨大な選択肢の中から「最適」な答えを見つけ出すという、一見単純ながらも計算機科学的には極めて難解な問題に集約される。新薬開発におけるタンパク質の構造予測、物流ネットワークの最適化 […]
Term
ホップフィールド・ネットワーク
別名: Hopfield neural network
Overview
最終更新: 2026年7月9日1982年にジョン・ホップフィールドによって提唱された、全結合型の再帰的ニューラルネットワーク。ネットワーク全体のエネルギー関数が定義され、状態遷移に伴ってエネルギーが減少する性質を持つ。このダイナミクスはイジングモデルと数学的に等価であり、パターンの想起や組み合わせ最適化問題を物理的に解くための理論的基礎となっている。