기억과 연상, 홉필드 신경망

홉필드 신경망은 뇌의 연상 작용을 닮은 특별한 인공지능 모델로, 다른 신경망들과는 다른 독특한 특징을 가지고 있어요.

마치 인간이 어렴풋한 기억을 떠올리듯이, 이 신경망도 불완전하거나 일부만 주어진 정보에서 원래의 패턴을 복원해 낼 수 있죠.

우선, 홉필드 신경망은 단일 층의 뉴런으로 구성되어 있어요. 이 뉴런들은 서로 모두 연결되어 있어, 마치 모든 친구와 동시에 대화하는 것처럼 소통합니다.

이 연결들은 특별히 ‘대칭적’인데, 한 쪽에서 다른 쪽으로 정보를 주고받는 게 동일하게 적용되는 구조입니다.

또 다른 신경망들은 학습을 통해 가중치가 계속 변하는 반면, 홉필드 신경망은 초기 학습에서 고정된 가중치로 패턴을 기억하고, 이후에는 이를 그대로 활용해 기억을 떠올리는 데 집중해요.

이 신경망의 작동 원리는 흥미롭습니다.

에너지라는 개념을 사용해 네트워크의 상태를 나타내고, 패턴을 학습할 때마다 특정한 ‘에너지 구덩이’를 만들어요.

나중에 약간의 정보만 넣어줘도, 네트워크는 이 에너지 구덩이 방향으로 이동하면서 원래 패턴을 찾아갑니다. 이게 가능한 이유는 통계 물리학에서 영감을 받았기 때문이죠. 마치 나침반이 항상 북쪽을 향하는 것처럼, 이 신경망도 자신이 학습한 패턴을 향해 스스로 정렬됩니다.

홉필드 신경망은 주로 최적화 문제, 패턴 인식, 그리고 '기억 복원'에 많이 활용되는데요. 어떤 데이터 속에서 특정 패턴을 찾아내고, 부족한 정보를 채워주는 데 유용하게 쓰입니다.

기술적인 배경을 몰라도, 이 신경망이 일종의 기억력과 추리 능력을 가졌다고 생각하면 이해하기 쉬울 거예요.

인간의 두뇌처럼 학습을 이어가는 신경망들과 달리, 홉필드 신경망은 한 번 학습한 정보를 잊지 않고, 부족한 정보를 완성해가는 능력을 가진 신경망이라고 할 수 있어요.