यह AI के लिए एक बंद बीटा से है, इस सवाल को उपयोगकर्ता संख्या 47 द्वारा पोस्ट किया जा रहा है। उन्हें सभी क्रेडिट।
विकिपीडिया के अनुसार ,
बोल्ट्जमैन मशीनों को हॉपफील्ड नेट के स्टोचैस्टिक, जेनरेटर समकक्ष के रूप में देखा जा सकता है।
दोनों आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क हैं जिन्हें बिट पैटर्न सीखने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। फिर जब एक आंशिक पैटर्न के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो नेट पूर्ण पूर्ण पैटर्न को पुनः प्राप्त करेगा।
हॉपफील्ड नेटवर्क में 0.138 की क्षमता सिद्ध की गई है (जैसे लगभग 138 बिट वैक्टर को हर 1000 नोड्स, हर्ट्ज 1991 के लिए भंडारण से वापस बुलाया जा सकता है)।
एक बोल्ट्जमैन मशीन के रूप में स्टोचस्टिक है, मेरी समझ यह है कि जरूरी नहीं कि हमेशा एक ही पैटर्न दिखाया जाए जब एक संग्रहीत पैटर्न और दूसरे के बीच ऊर्जा अंतर समान हो। लेकिन इस स्थिरता के कारण, शायद यह सघन पैटर्न भंडारण के लिए अनुमति देता है, लेकिन इस गारंटी के बिना कि आप हमेशा ऊर्जा अंतर के संदर्भ में "निकटतम" पैटर्न प्राप्त करेंगे। क्या यह सच होगा? या एक हॉपफील्ड नेट अधिक पैटर्न को स्टोर करने में सक्षम होगा?