Über die Anwendung selbstorganisierender Karten:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
1995
|
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| Beschreibung: | Stuttgart, Univ., Diss., 1995 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1.
EINFUEHRUNG
11
1.1
VEKTORQUANTISIERUNG
.
13
1.2
DIE
GRUNDLAGEN
VON
KOHONEN
LEARNING
.
19
2.
KOHONEN
LEARNING
23
2.1
FORMALISMUS
.
23
2.2
KOHONENS
SELBSTORGANISIERENDE
KARTEN
.
26
2.2.1
TOPOLOGIE
.
27
2.2.2
INVARIANZEN
SELBSTORGANISIERENDER
KARTEN
.
29
2.3
LEARNING
VECTOR
QUANTIZATION
.
31
2.4
ANDERE
KOHONEN-LEARNING-ANSAETZE
.
34
2.5
IST
KOHONEN
LEARNING
NEURONAL?
.
35
3.
EIGENSCHAFTEN
VON
KOHONEN
LEARNING
37
3.1
ANWENDUNGSKONZEPT
.
37
3.2
VORVERARBEITUNG
.
38
3.2.1
CODIERUNG
DER
EINGABEVEKTOREN
.
43
3.2.2
EFFEKTIVE
UND
LOKALE
DIMENSION
DER
TRAININGSVEKTOREN
.
44
3.3
TRAINING
EINER
KARTE
.
47
INHALTSVERZEICHNIS
3.3.1
BEHANDLUNG
VON
YYDON
'
T
KNOW
"
UND
YYDON
'
T
CARE
"
.
VT
3.3.2
VERTRAUEN
IN
DIE
ERGEBNISSE
.
50
3.3.3
TOTE
NEURONEN
.
51
3.4
AUSGABEN
EINER
KARTE
UND
DEREN
INTERPRETATION
.
53
3.4.1
REPRAESENTATION
DES
EINGABERAUMES
.
53
3.4.2
KLASSIFIKATION
.
58
3.4.3
EXPLORATION
.
60
3.4.4
EXPLIZITES
TRAINING
EINES
AUSGABEVEKTORS
.
72
3.5
GENERALISIERUNG
.
73
3.5.1
BEISPIEL
ZUR
GENERALISIERUNG
.
74
3.6
KASKADIERBARKEIT
.
78
3.6.1
ITERATIVE
KASKADE
.
79
3.6.2
TEMPORALE
KASKADE
.
80
3.7
ADAPTIVITAET
.
82
3.8
RUECKWEISUNG
.
83
3.9
THEORETISCHE
UNTERSUCHUNGEN
.
86
3.10
QUALITAETSKRITERIEN
.
88
4.
PARAMETER
BEI
KOHONEN
LEARNING
93
4.1
KARTENDIMENSION
.
93
4.2
NEURONENZAHL
.
94
4.3
ABSTANDSNONNEN,
AEHNLICHKEITSMASSE
.
106
4.3.1
ALTERNATIVE
ZUR
MINKOWSKI-NORM
.
109
4.3.2
ABSCHWAECHUNG
DES
NORM-BEGRIFFES
.
113
4.4
LEMRATE
.
115
INHALTSVERZEICHNIS
4.4.1
LERNRATE
UND
KURZZEITMITTELWERT
.
117
4.5
NACHBARSCHAFTSFUNKTION
.
120
4.6
DISTANZFAKTOR
.
125
4.7
ZUSAMMENSPIEL
VON
LERNRATE
UND
NACHBARSCHAFTSADAPTION
.
132
4.7.1
EIN
NEURON
UND
DIE
LERNRATE
.
132
4.7.2
ZWEI
NEURONEN,
LERNRATE
UND
DISTANZFAKTOR
.
133
4.8
ABSTANDSMASS
.
136
4.9
ANZAHL
DER
TRAININGSSCHRITTE
.
138
5.
VARIATIONEN
143
5.1
SKALIERUNG
DER
EINGABEELEMENTE
.
144
5.2
ASSOM
-
ASSOCIATIVE
SOM
.
147
5.2.1
SUSOM
-
SUPERVISED
SOM
.
147
5.2.2
DER
ASSOM-ALGORITHMUS
.
150
5.3
BPSOM
-
SOM
UND
BACKPROPAGATION
.
153
5.3.1
DECAY-TERM
.
153
5.3.2
MOMENTUM-TERM
.
154
5.3.3
FLAT-SPOT
ELIMINATION
.
155
5.4
RUSOM
RUBBER
SOM
.
159
5.4.1
VERZAHNTE
PROZESSE
.
162
5.5
BOSOM
-
BEHANDLUNG
DES
RANDEFFEKTS
.
163
5.5.1
NEGATIVBEISPIEL:
BOSOM,
WIE
ES
NICHT
FUNKTIONIERT
.
166
5.6
DYSOM
-
DYNAMIC
SOM
.
169
5.6.1
PULSIERENDE
KARTE
.
177
5.7
CLASOM
-
SOM
USING
CLASSES
.
178
INHALTSVERZEICHNIS
5.7.1
STATISCHE
ODER
DYNAMISCHE
ZUORDNUNG?
.
179
5.7.2
ALTERNATIVE
SICHTWEISE
AUF
CLASOM
.
180
6.
ANWENDUNGEN
183
6.1
ZIFFERNERKENNUNG
.
185
6.1.1
BESCHREIBUNG
DER
ANWENDUNG
.
185
6.1.2
DIE
RESULTATE
.
188
6.2
TEXTURERKENNUNG
.
199
6.2.1
BESCHREIBUNG
DER
ANWENDUNG
.
199
6.2.2
DER
ANSATZ
.
201
6.2.3
SOMS
FUER
VORVERARBEITUNG
UND
KLASSIFIKATION
.
202
6.2.4
SOMS
ALS
CLUSTER-ALGORITHMUS
.
208
6.3
BILDCODIERUNG
.
217
6.3.1
BESCHREIBUNG
DER
ANWENDUNG
.
217
6.3.2
VEKTORQUANTISIERUNG
ZUR
BILDCODIERUNG
.
218
6.3.3
ANWENDUNG
SELBSTORGANISIERENDER
KARTEN
.
220
6.3.4
RESULTATE
.
221
6.3.5
STOERUNGEN
UND
BILDFOLGEN
.
223
6.4
FLAECHENAPPROXIMATION
MIT
SOMS
.
228
6.5
AHNLICHKEITSANALYSE
VON
MOLEKUELEN
.
232
7.
FAZIT
UND
AUSBLICK
235
A.
KPACK
-
PARALLELE
IMPLEMENTIERUNG
238
B.
KOHONEN
LEARNING
BEI
INTEGER-ARITHMETIK
246
INHALTSVERZEICHNIS
C.
ZUSAMMENFASSUNG
DER
VARIATIONEN
250
LITERATURVERZEICHNIS
254
INDEX
268 |
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