Strukturierung neuronaler Netze zwischen Biologie und Anwendung: biologische Modellierung, Kaskadierung und hybrider Ansatz
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1995
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
78 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Bielefeld, Univ., Diss., 1994 |
| Beschreibung: | XII, 232 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
DANKSAGUNG
VII
1
EINLEITUNG
1
2
GRUNDLAGEN
9
2.1
GRUNDTYPEN
NEURONALER
NETZWERKE
.
9
2.1.1
NEURONENMODELLE
.
11
2.1.2
STRUKTUREBENEN
IN
NEURONALEN
NETZEN
.
18
2.1.3
MULTILAYER-PERZEPTRON
UND
ERROR-BACKPROPAGATION
.
21
2.1.4
GENERALISIERUNG
.
23
2.1.5
KOMPETITIVES
LERNEN
UND
VEKTORQUANTISIERUNG
.
26
2.1.6
SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN
.
30
2.1.7
LOKAL
LINEARE
ABBILDUNGEN
.
33
2.2
ARCHITEKTUREN
MIT
VERAENDERLICHER
INNERER
STRUKTUR
.
37
2.2.1
PRUNING-METHODEN
.
37
2.2.2
WACHSTUMSVERFAHREN
.
38
2.2.3
SUCHE
MIT
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
.
40
2.2.4
VEKTORQUANTISIERUNG
MIT
VARIABLER
CODEBUCHGROESSE
.
41
2.3
MODULARE
ARCHITEKTUREN
.
42
2.3.1
PARALLELE
LLM-NETZWERKE
.
42
2.3.2
MIXTURE-OF-EXPERTS
.
43
X
INHALTSVERZEICHNIS
3
BIOLOGISCHES
VORBILD
UND
NETZWERKARCHITEKTUREN
45
3.1
VISUELLES
SYSTEM
DER
KROETE
.
46
3.1.1
RETINA
.
47
3.1.2
TECTUM
OPTICUM
.
49
3.1.3
THALAMUS
UND
PRAETECTALE
REGION
.
50
3.2
VERHALTEN
UND
NEURONALE
AKTIVITAET
.
51
3.2.1
VERHALTENSANTWORT
.
52
3.2.2
NEURONALE
ERREGUNGSANTWORT
.
56
3.3
MODELLIERUNG
DES
SEHSYSTEMS
.
58
3.3.1
AUFBAU
DES
MODELLS
.
59
3.3.2
MODELLAUSGABE
.
61
3.3.3
FUNKTIONELLE
SAEULEN
.
64
3.3.4
ZIELFUNKTION
UND
TRAININGSALGORITHMUS
.
64
3.4
EXPERIMENTE
.
66
3.4.1
SIMULATIONEN
UND
TRAINING
.
66
3.4.2
GLOBALE
ERREGUNGSSUMMATION
.
70
3.4.3
LOKALES
ERREGUNGSMAXIMUM
.
78
3.4.4
ERWEITERUNGEN
.
87
3.5
DISKUSSION
.
89
3.5.1
LERNEIGENSCHAFTEN
UND
MODELLTREUE
.
89
3.5.2
DAS
MODELL
VON
EWERT
UND
VON
SEELEN
.
90
3.5.3
VERGLEICH
MIT
WEITEREN
MODELLEN
.
91
3.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
92
4
KASKADIERTE
NETZWERKARCHITEKTUREN
95
4.1
AUFBAU
UND
TRAINING
DER
ARCHITEKTUREN
.
98
4.1.1
DER
CASCADE-CORRELATION-ALGORITHMUS
.
98
4.1.2
KASKADIERUNG
MIT
FEHLERMINIMIERUNG
.
100
4.1.3
DIREKTE
KASKADIERUNG
.
103
INHALTSVERZEICHNIS
XI
4.1.4
NICHTLINEARE
NEURONEN
.
104
4.1.5
KASKADIERUNGSMODULE
.
106
4.2
EXPERIMENTE
.
107
4.2.1
DAS
XOR-PROBLEM
.
107
4.2.2
KLASSIFIKATIONSPROBLEME
.
111
4.2.3
VORHERSAGE
VON
ZEITREIHEN
.
116
4.2.4
GENERALISIERUNGSEIGENSCHAFTEN
.
120
4.3
ANWENDUNGEN
.
123
4.3.1
VERGLEICH
KASKADIERTER
UND
PARALLELER
ARCHITEKTUREN
.
124
4.3.2
SCHAETZUNG
DER
LOKALEN
KRUEMMUNG
.
129
4.4
DISKUSSION
.
135
4.4.1
DIREKTE
KASKADIERUNG
UND
CASCADE-CORRELATION
.
135
4.4.2
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
VERWANDTEN
ARCHITEKTUREN
.
136
4.4.3
VORVERARBEITUNG
UND
VERGLEICH
MIT
BACKPROPAGATION
.
138
4.4.4
GENERALISIERUNG
.
139
4.4.5
AUSBLICK
.
140
4.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
141
5
HYBRIDE
SYSTEME
143
5.1
HYBRIDE
ARCHITEKTUR
.
145
5.1.1
DAS
SEMANTISCHE
NETZWERK
ERNEST
.
145
5.1.2
SEMANTISCHES
UND
NEURONALES
KONZEPT
.
147
5.1.3
KONZEPTION
DES
HYBRIDEN
MODELLS
.
148
5.2
ANWENDUNG
.
149
5.2.1
HYBRIDES
MODELL
.
150
5.2.2
ERKENNUNG
VON
HANDORIENTIERUNGEN
.
153
5.3
ERKENNUNG
KOMPLEXER
OBJEKTE
.
160
5.3.1
GRUNDPROBLEMATIK
.
162
5.3.2
BILDGEWINNUNG
.
163
XII
INHALTSVERZEICHNIS
5.3.3
VORVERARBEITUNG
.
163
5.3.4
MERKMALSEXTRAKTION
.
164
5.3.5
KLASSIFIKATION
.
165
5.3.6
FARBERKENNUNG
.
167
5.4
LEISTUNGSVERGLEICH
.
171
5.4.1
STATISTISCHE
KLASSIFIKATION
.
171
5.4.2
NEURONALE
OBJEKTERKENNUNG
.
174
5.4.3
STICHPROBE
.
177
5.4.4
AUFGABE
UND
BEWERTUNG
.
177
5.4.5
KLASSIFIKATIONSERGEBNISSE
.
180
5.5
DISKUSSION
.
199
5.5.1
NEURONALE
KLASSIFIKATION
.
200
5.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
203
6
ZUSAMMENFASSUNG
205
A
STEREOGRAMME
211
LITERATURVERZEICHNIS
215
STICHWORTVERZEICHNIS
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