Holdings: Theorie und Praxis neuronaler Netze

Theorie und Praxis neuronaler Netze: Seminar SS 93

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Published:	Kaiserslautern Univ. 1993
Edition:	1. Aufl.
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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS I GRUNDLAGEN UND PARADIGMEN 1 1 BIOLOGISCHE GRUNDLAGEN NEURONALER NETZE 3 1.1 EINLEITUNG . 3 1.2 BAUSTEINE DES NERVENSYSTEMS . 3 1.2.1 DER AUFBAU EINER ZELLE . 4 1.2.2 SPEZIALISIERUNG DER NEURONEN . 6 1.3 SIGNALLEITUNG IN DER ZELLE . 8 1.3.1 DAS RUHEPOTENTIAL . 8 1.3.2 DIE ELEKTROTONISCHE SIGNALLEITUNG . 10 1.3.3 DIE AKTIONSPOTENTIALE . 11 1.4 SIGNALUEBERTRAGUNG AN DEN SYNAPSEN . 15 1.4.1 ELEKTRISCHE SYNAPSEN . 15 1.4.2 CHEMISCHE SYNAPSEN . 16 1.5 ZUSAMMENFASSUNG . 20 1.6 LITERATUR . YY 21 2 FRUEHE ANFAENGE 23 2.1 EINLEITUNG . 23 2.2 FRUEHE MODELLE . . . 23 2.2.1 MODELLE DER PSYCHOLOGIE . 23 2.2.2 MODELLE DER PHYSISCHEN STRUKTUR . 24 2.3 ERSTE MATHEMATISCHE MODELLE . 25 2.3.1 WILLIAM JAMES . 25 2.3.2 PITTS FC MCCULLOCH . 25 2.3.3 HEBB . 27 2.3.4 ROSENBLATT . 29 2.3.5 BLOCK . 31 2.3.6 MINSKY & PAPERT . 32 2.4 MODERNE VARIANTEN . 33 2.4.1 BACKPROPAGATION . 33 2.4.2 HOPFIELD-NETZE . 34 2.4.3 PROBABILISTISCHE NETZE . 34 2.5 ZUSAMMENFASSUNG . 34 2.6 LITERATUR . 34 3 HOPFIELD NETZE UND BOLTZMANN MASCHINE 37. 3.1 EINLEITUNG . 37 3.2 DAS HOPFIELD MODELL . 37 3.2.1 STRUKTURELLER AUFBAU . 37 3.2.2 SPEICHERN VON MUSTERN . 39 3.2.3 SPEICHERKAPAZITAET EINES HOPFIELD NETZES . 41 3.2.4 DIE ENERGIEFUNKTION . 42 IV INHALTSVERZEICHNIS 3.2.5 HERLEITUNG DER THEORIE VON EINER ENERGIEFUNKTION . 43 3.2.6 ARBEITSWEISE DES HOPFIELD NETZES . 44 3.2.7 UNERWUENSCHTE MUSTER . 44 3.2.8 ERWEITERUNGEN DES HOPFIELD MODELLS . 44 3.3 BOLTZMANN MASCHINE . 45 3.3.1 STRUKTURELLER AUFBAU . 45 3.3.2 ARBEITSWEISE DER BOLTZMANN MASCHINE . 45 3.3.3 DAS LERNEN DER GEWICHTE . 47 3.3.4 BEISPIEL EINER GELERNTEN 7 SEGMENT ANZEIGE: . 51 3.4 ZUSAMMENFASSUNG . 52 3.5 LITERATUR . 53 4 FEEDFORWARD-PERZEPTRONEN UND BACKPROP 55 4.1 BEGRIFFE UND VORBEMERKUNGEN . 55 4.1.1 STRUKTUR DES FEEDFORWARD-NETZES . 55 4.1.2 AUFGABEN EINES FEEDFORWARD-NETZES . 56 4.1.3 MATHEMATISCHE BESCHREIBUNG DER AUFGABE EINES PERZEPTRONS . 57 4.2 SIMPLE PERCEPTRONS . 57 4.2.1 SCHWELLWERTNEURONEN . 58 4.2.2 LINEARE NEURONEN . 60 4.2.3 NICHTLINEARE NEURONEN . 63 4.3 MEHRSCHICHTIGE FEEDFORWARD-NETZE . 64 4.3.1 BACKPROPAGATION - THEORETISCHE GRUNDLAGEN . 64 4.3.2 BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS . 67 4.3.3 BEMERKUNGEN ZUM VORGESTELLTEN ALGORITHMUS . 68 4.3.4 PROBLEME DES BP-ALGORITHMUS, LOKALE MINIMA . 69 4.3.5 KONVERGENZBESCHLEUNIGUNG . .' . 70 4.4 ZUSAMMENFASSUNG . ' . - . 71 4.5 LITERATUR . 71 5 REKURSIVE NEURONALE NETZE - 73 5.1 EINLEITUNG . 73 5.2 REKURSIVE NEURONALE NETZE . 73 5.2.1 DEFINITION . 73 5.2.2 DYNAMISCHE ENTWICKLUNGSREGELN . . . 74 5.2.3 REKURSIVES BACKPROPAGATION . T . 75 5.2.4 VERGLEICH VON BACKPROPAGATION IN FEEDFORWARD UND REKURSIVEN NETZEN . . 78 5.3 ZEIT IN REKURSIVEN NEURONALEN NETZEN . 78 5.3.1 EINFUEHRUNG DYNAMISCHER VORGAENGE . 78 5.3.2 TRAININGSMETHODEN FUER ZEITFUNKTIONEN . 79 5.4 REINFORCEMENT LEARNING . 86 5.4.1 AUFGABENSTELLUNGEN . 86 5.4.2 STOCHASTISCHE NEURONEN . 86 5.4.3 TRAININGSMETHODEN . : ." . 87 5.5 LITERATUR . 87 6 ART UND COMPETIFIVE LEARNING Z 91 6.1 EINLEITUNG . 91 6.2 EINFACHES WETTBEWERBSLERNEN . 91 6.2.1 GRUNDLAGEN . 91 6.2.2 GEOMETRISCHE VERANSCHAULICHUNG . . . . 93 6.2.3 DEAD UNITS . 93 6.3 BEISPIELE UND ANWENDUNGEN VON WETTBEWERBSLERNEN . 94 6.3.1 BIPARTIONIERUNG VON GRAPHEN . 94 INHALTSVERZEICHNIS V 6.3.2 VEKTORQUANTISIERUNG . 95 6.3.3 MEHRSTUFIGE NETZE . . .' . 96 6.4 ADAPTIVE RESONANCE THEORY(ART) . I . 97 6.4.1 DAS STABILITAETS-PLASTIZITAETS-DILEMMA .'. 97 6.4.2 DER ART 1 ALGORITHMUS . 98 6.4.3 EIN BEISPIEL FUER DEN ALGORITHMUS . 100 6.4.4 IMPLEMENTIERUNG DES ARTL-NETZWERKS . 102 6.4.5 ART2 UND ART3 . 103 6.5 ZUSAMMENFASSUNG . 104 6.6 LITERATUR . 104 7 KOHONEN NETZWERKE UND SEMANTISCHE KARTEN 107 7.1 MOTIVATION UND GRUNDLEGENDE IDEEN SELBSTORGANISIERENDER KARTEN . 107 7.2 DAS MODELL VON KOHONEN . 108 7.2.1 DER ALGORITHMUS VON KOHONEN . 109 7.2.2 EIN ERSTES BEISPIEL . 114 7.3 ANWENDUNG AUF DAS PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN . 116 7.3.1 EINDIMENSIONALE KARTEN . 116 7.3.2 DER WEG DES HANDLUNGSREISENDEN ALS EINDIMENSIONALE KARTE . 116 7.4 SEMANTISCHE KARTEN . 118 7.4.1 PROBLEMATIK DISKRETER SYMBOLE . 118 7.4.2 LOESUNGSVORSCHLAG . 118 7.4.3 BEISPIEL EINER SELBSTORGANISIERENDEN SEMANTISCHEN KARTE . 119 7.5 MATHEMATISCHE BETRACHTUNG DES KOHONEN-MODELLS . 121 7.5.1 PROBLEMATIK: " VERBORGENE PARAMETER " . 121 7.5.2 FAKTORANALYSE, EIN LINEARER LOESUNGSANSATZ . 121 7.5.3 HAUPTKURVEN UND KOHONEN ALGORITHMUS . 122 7.6 SCHLUSSBEMERKUNG . 123 7.7 LITERATUR . 123 II ANWENDUNGEN 125 8 NEURONALE NETZE IN DER ROBOTIK 127 8.1 EINLEITUNG . 127 8.2 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN . 127 8.2.1 ANPASSUNG VON KOHONENS MODELL AN STEUERUNGSAUFGABEN IN DER ROBOTIK - MOTORISCHE KARTEN . 127 8.2.2 YYSTABBALANCE-PROBLEM " ALS TECHNISCHES BEISPIEL . 128 8.2.3 OKULOMOTORIK ALS BIOLOGISCHES BEISPIEL . 129 8.3 ANWENDUNGEN IN DER ROBOTIK . 131 8.3.1 PROBLEME DER ROBOTERSTEUERUNG . 131 8.3.2 VISUOMOTORISCHE KOORDINATION EINES ROBOTERARMS . 131 8.3.3 MANIPULATORSTEUERUNG MIT HIERARCHISCHEN NETZEN . 137 8.3.4 LERNEN BALLISTISCHER BEWEGUNGEN . 143 8.4 ZUSAMMENFASSUNG . 144 8.5 LITERATUR . 145 9 BILDVERARBEITUNG UND MUSTERERKENNUNG 147 9.1 EINLEITUNG . 147 9.2 DAS NEOCOGNITRON-MODELL . YY . 147 9.3 LERNEN UND WIEDERERKENNEN VON 3D-OBJEKTEN . 156 9.4 ZUSAMMENFASSUNG . 159 9.5 LITERATUR . 161 VI INHALTSVERZEICHNIS 10 SPRACHVERARBEITUNG MIT NEURONALEN NETZEN 163 10.1 EINLEITUNG . 163 10.2 BESCHREIBUNG DES NETTALK - PROJEKTES . 164 10.2.1 AUFGABE DES NETZWERKES . 164 10.2.2 TOPOLOGIE DES NETZES . 164 10.2.3 TRAINING VON NETTALK . 165 10.3 SPRACHERKENNUNG: ANSATZ VON P.C. WOODLAND . 165 10.3.1 AUFGABE DES NETZWERKES . 165 10.3.2 ERSTELLUNG DER DATENBASIS ZUM TRAINING DES NEURONALEN NETZES . . 166 10.3.3 AUFBAU DES NETZWERKES . 166 10.3.4 TRAINING DES NETZWERKES . 166 10.3.5 LEISTUNGEN DES NEURONALEN NETZES IM VERGLEICH MIT ANDEREN METHODEN . . . 167 10.3.6 ANWENDUNG DES NEURONALEN NETZES FUER EINE TELEFONANSAGE MITHILFE EINES DI GITALEN SIGNAL PROZESSORS (DSP) . 168 10.4 SPRACHERKENNUNG: ANSATZ VON S.G. SMYTH . 168 10.4.1 AUFGABE DES NETZWERKES . 169 10.4.2 AUFBAU DES NETZWERKES . 169 10.4.3 TRAINING DES NEURONALEN NETZES . 169 10.4.4 ZUSAMMENSETZUNG DER SUBWORDS DURCH "DYNAMISCHES PROGRAMMIEREN " . . 170 10.4.5 RESEGMENTIERUNG DER TRAININGSDATEN . 170 10.4.6 BEISPIEL FUER DIE ANWENDUNG VON DYNAMISCHEM PROGRAMMIEREN . 170 10.4.7 ERWEITERUNG AUF FLIESSENDE SPRACHE . 171 10.5 ZUSAMMENFASSUNG . 171 10.6 LITERATUR . 172 11 NEURONALE SEMATISCHE NETZE 175 11.1 EINLEITUNG . 175 11.2 WAS SIND UND WAS KOENNEN SEMANTISCHE NETZE? . 175 11.2.1 DARSTELLUNG SEMANTISCHER NETZE . 175 11.2.2 INTERPRETER UND ANFRAGEN . 176 11.3 AUFBAU EINES STATISCHEN, NEURONALEN NETZES . 176 11.3.1 PRINZIPIELLE DARSTELLUNG DER SEMANTISCHEN NETZE DURCH NEURONALE NETZE . . . 176 11.3.2 EIN KONKRETES NEURONALES NETZ . 178 11.4 DAS LERNEN EINES SEMANTISCHEN, NEURONALEN NETZES . 181 11.4.1 VORGEHENSWEISE UND ZIEL DIESES ANSATZES . 182 11.4.2 ARCHITEKTUR DES NETZES . 182 11.4.3 DAS LERNEN . 185 11.4.4 EIN BEISPIEL . 186 11.5 ZUSAMMENFASSUNG . 188 11.6 LITERATUR . 189 12 NEURONALE NETZE IN HYBRIDEN SYSTEMEN 191 12.1 EINLEITUNG . 191 12.2 BEKANNTE ANSAETZE HYBRIDER SYSTEME [GOO] . 193 12.3 SYMBOLIC CONNECTIONIST NET: SC-NET . 193 12.3.1 EINFUEHRUNG VON SYMBOLVERARBEITUNG IN EIN CONNECTIONISTISCHES MODELL . . . 193 12.3.2 UEBERSETZUNG VON REGELN IN EIN SC-NETZ . 194 12.3.3 LERNEN UND MODIFIZIEREN . 195 12.3.4 IMPLEMENTIERUNG VON VARIABLEN . 195 12.3.5 FUZZY UND RELATIONALE OPERATOREN . 195 12.3.6 FAZIT FUER SC-NETZE . 196 12.4 ECHTE HYBRIDE SYSTEME . 196 12.4.1 HSHSP - HYBRIDES SYSTEM FUER HIGH SCHOOL PHYSICS . 196 12.4.2 NESSY - NEURAL NETWORK AND SYMBOLIC REASONING SYSTEM . 198 INHALTSVERZEICHNIS VII 12.5 FAZIT FUER HYBRIDE SYSTEME . 200 12.6 LITERATUR . 200 13 WISSENSBASIERTE NEURONALE NETZE 205 13.1 EINLEITUNG . 205 13.2 KBANN-KNOWLEDGE-BASED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS . 205 13.2.1 EINFUEGUNG VON WISSEN IN EIN NEURONALES NETZ . 206 13.2.2 DIE VERBESSERUNG DER KBANN-NETZE . 209 13.2.3 DIE EXTRAKTION VON REGELN AUS EINEM KBANN-NETZ . 209 13.3 ANMERKUNGEN ZU KBANN . 212 13.4 ZUSAMMENFASSUNG . . . . : . 213 13.5 LITERATUR . 213 14 MODELLIERUNG BIOLOGISCHER SYSTEME 219 14.1 EINLEITUNG . 219 14.1.1 MOTIVATION: WARUM UND WOFUER ? . 219 14.1.2 WEGE ZU EINEM MODELL . 220 14.2 DENDRITENMODELL . 220 14.2.1 KABELTHEORIE . . 220 14.2.2 COMPARTMENTAL MODEL . 225 14.3 SIMULATOREN . 226 14.4 ZUSAMMENFASSUNG . 228 14.5 LITERATUR . 228
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