Verfügbarkeit: Neuronale Netze

Neuronale Netze: eine Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ritter, Helge 1958- (VerfasserIn), Martinetz, Thomas 1962- (VerfasserIn), Schulten, Klaus (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Bonn ; München [u.a.] Addison-Wesley 1991
Ausgabe:	2., erw. Aufl.
Schriftenreihe:	Reihe künstliche Intelligenz
Schlagworte:	Neurocomputer Modell Roboter Computersimulation Neuroinformatik Konnektionismus Neuronales Netz Nervennetz Einführung
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	325 S. Ill., graph. Darst.
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adam_text	HELGE RITTER/THOMAS MARTINETZ/KLAUS SCHULTEN NEURONALE NETZE EINE EINFUEHRUNG IN DIE NEUROINFOMNATIK SELBSTORGANISIERENDER NETZWERKE ADDISON-WESLEY PUBLISHING COMPANY BONN * MUENCHEN * READING, MASSACHUSETTS * MENLO PARK, CALIFORNIA NEW YORK * DON MILLS, ONTARIO * WOKINGHAM, ENGLAND * AMSTERDAM * SYDNEY SINGAPORE * TOKYO * MADRID * SAN JUAN INHALTSVERZEICHNIS EINLEITUNG UND UEBERBLICK 1 I. NEUROCOMPUTER GEHIRN 1. HEUTIGE KONZEPTE ZUR FUNKTION DES GEHIRNS . . 13 2. BIOLOGISCHER HINTERGRUND 17 3. EINIGE TYPISCHE MODELLANSAETZE 25 3.1 FRUEHE ANSAETZE 25 3.2 DAS PERZEPTRON 27 3.3 ASSOZIATIVE SPEICHER 32 3.4 LINEARE ASSOZIATIVE SPEICHER 39 3.5 DIE PSEUDOINVERSE ALS SPEICHERMATRIX 41 3.6 GRADIENTENABSTIEG ZUR BERECHNUNG DER SPEICHERMA- TRIX 43 3.7 DER KORRELATIONSMATRIX-SPEICHER 44 3.8 DAS HOPFIELD-MODELL 47 3.9 DER BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 53 3.10 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN 61 II. SELBSTORGANISIERENDE SENSORISCHE KARTEN 4. DAS MODELL VON KOHONEN 67 4.1 NEUROPHYSIOLOGISCHE MOTIVATION 67 4.2 VEREINFACHUNG UND MATHEMATISCHE DEFINITION . . 73 4.3 SIMULATIONSBEISPIELE 77 5. KOHONENS MODELL AM BEISPIEL DES AUDITIVEN KORTEX DER FLEDERMAUS 85 5.1 DER AUDITIVE KORTEX DER FLEDERMAUS 86 5.2 DER AUDITIVE KORTEX DER FLEDERMAUS IM MODELL . 89 INHAL TSVERZEICHNIS 5.3 DAS ERGEBNIS DER SIMULATION 91 5.4 EINE MATHEMATISCHE BESCHREIBUNG DER KORTIKALEN REPRAESENTATION 94 5.5 DIE KORTIKALE REPRAESENTATION IM MODELL . . . . 99 6. ANWENDUNG AUF DAS PROBLEM DES HANDLUNGSREISEN- DEN 105 6.1 WEGE ALS EINDIMENSIONALE KARTEN 106 6.2 DAS VERHALTEN DES MODELLS FUER DISKRETE STIMULUSVER- TEILUNG 107 6.3 ANWENDUNG AUF DAS HANDLUNGSREISENDENPROBLEM 111 7. MODELLIERUNG DER SOMATOTOPISCHEN ABBILDUNG . . 115 7.1 DIE SOMATOTOPISCHE ABBILDUNG ZWISCHEN KOERPEROBERFLAECHE UND KORTEX 115 7.2 EINE ERSATZDYNAMIK ZUR REDUKTION DES SIMULATIONS- AUFWANDS 117 7.3 SIMULATIONSERGEBNISSE 119 7.4 DIE ENTWICKLUNG DER REZEPTIVEN FELDER 124 7.5 EIN HOCHDIMENSIONALES SIMULATIONSMODELL AUF EINEM PARALLELRECHNER 126 III. SELBSTORGANISIERENDE KARTEN ZUR ERLERNUNG VON STEUERUNGSAUFGABEN 8. ERWEITERUNG VON KOHONENS MODELL 133 8.1 MOTORISCHE KARTEN 133 8.2 LERNEN MIT UND OHNE UNTERWEISUNG 136 8.3 DAS STABBALANCE-PROBLEM 138 8.4 STABBALANCE MIT UNTERWEISUNG 140 8.5 STABBALANCE OHNE UNTERWEISUNG 145 9. OKULOMOTORIK ALS BIOLOGISCHES BEISPIEL 149 9.1 OKULOMOTORIK UND SUPERIOR COLLICULUS 149 9.2 DAS LERNVERFAHREN 152 9.3 EINE COMPUTERSIMULATION 156 9.5 DIE KONVERGENZ DES LERNVERFAHRENS 162 9.6 MESSUNGEN AN VERSUCHSPERSONEN 166 IV. ANWENDUNGEN IN DER ROBOTIK INHALTSVERZEICHNIS 10. PROBLEME DER ROBOTERSTEUERUNG 171 11. VISUOMOTORISCHE KOORDINATION EINES ROBOTERARMS 175 11.1 DER POSTIONIERVORGANG 179 11.2 DAS LERNVERFAHREN 184 11.3 EINE HERLEITUNG DES LERNVERFAHRENS 187 11.4 ERGEBNIS EINER SIMULATION 190 11.5 STEUERUNG EINES ROBOTERARMS MIT REDUNDANTEN FREI- HEITSGRADEN 199 11.6 ERGEBNIS EINER SIMULATION 204 11.7 DAS NEURONALE NETZ ALS TABLE LOOK UP VERFAHREN 207 12. MANIPULATORSTEUERUNG MIT HIERARCHISCHEN NETZEN 211 12.1 DER ROBOTER FUER DIE NEUE AUFGABENSTELLUNG . . . 211 12.2 BLICK DURCH DIE KAMERAS 215 12.3 HIERARCHISCHE ANORDNUNG VON KOHONENNETZEN . 218 12.4 DIE AUSGABEWERTE UND DER POSITIONIERVORGANG . 222 12.5 DAS LERN VERFAHREN FUER DIE AUSGABEWERTE . . . . 225 12.6 ERGEBNIS EINER SIMULATION 226 12.7 EINE EINFACHE GREIFSTRATEGIE 231 13. LERNEN BALLISTISCHER BEWEGUNGEN EINES ROBOTERARMS 237 13.1 AUFGABENSTELLUNG UND MODELLANSATZ 237 13.2 EINE SIMULATION 240 V. MATHEMATISCHE EIGENSCHAFTEN DER LERNVERFAHREN 14. MATHEMATISCHE BETRACHTUNG DES MODELLS VON KOHO- NEN 251 14.1 UEBERBLICK 251 14.2 VEKTORQUANTISIERUNG UND DATENKOMPRESSION . . . 253 14.3 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN UND VEKTORQUANTISIE- RUNG 256 14.4 FAKTORANALYSE UND VERBORGENE PARAMETER . . . 258 14.5 HAUPTKURVEN , HAUPTFLAECHEN UND TOPOLOGIEERHALTENDE KARTEN 261 14.6 LERNEN ALS STOCHASTISCHER PROZESS 265 14.7 FOKKER-PLANCK-GLEICHUNG FUER DEN LERNPROZESS . . 268 14.8 BEDINGUNG AN DIE LERNSCHRITTWEITENFOLGE FUER KONVER- GENZ 273 INHAL TS VERZEICHNIS 14.9 DISKUSSION FUER IN EINEM QUADER GLEICHVERTEILTE EIN- GANGSSIGNALE 275 14.9.1 LANGREICH WEITIGE WECHSELWIRKUNG 280 14.9.2 KURZREICHWEITIGE WECHSELWIRKUNG 283 14.9.3 VERGLEICH MIT MONTE-CARLO-SIMULATIONEN . . . . 284 14.10 INTERPRETATION DER ERGEBNISSE 287 15. KARTEN LOKALER LINEARER ABBILDUNGEN 291 15.1 DER LERNALGORITHMUS FUER LOKALE LINEARE ABBILDUNGEN 292 15.2 KONVERGENZVERHALTEN OHNE LATERALE WECHSELWIRKUNG 294 15.3 KONVERGENZVERBESSERUNG DURCH NACHBARSCHAFTS- KOOPERATION 301 15.3.1 EINDIMENSIONALER FALL 304 15.3.2 MEHRDIMENSIONALER FALL 305 ANHANG 309 LITERATURVERZEICHNIS 311 STICHWORTVERZEICHNIS 319
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Signatur:	2000 ST 152 R614(2)
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