Repräsentation temporaler Information in künstlichen neuronalen Netzen:
Gespeichert in:
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|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1996
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschrittberichte VDI / 10]
402 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | IX, 124 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Titel: Repräsentation temporaler Information in künstlichen neuronalen Netzen
Autor: Eder, Klaus
Jahr: 1996
V Inhalt 1 Einleitung................................................................................................................1 2 Assoziative Verarbeitung sequentieller Information.................................................4 2.1 Anforderungen an die assoziative Verarbeitung sequentieller Information.........4 2.1.1 Anforderungen an die seriell zu parallel Umsetzung...................................5 2.1.2 Anforderungen an die assoziative Klassifikation.........................................6 2.2 Hidden-Markov-Modelle..................................................................................6 2.3 Neuronale Ansätze............................................................................................8 2.3.1 Neuronale Netze mit zeitverzögemden Gewichten.....................................8 2.3.2 Rekurrente Netze.....................................................................................10 2.3.3 Gemischte Ansätze..................................................................................12
2.4 Hier verfolgter Lösungsansatz: Topologisch orientierte Speicherung zeitlicher Information...........................................................................................................13 3 Grundlagen............................................................................................................16 4 Neuronenmodell....................................................................................................18 4.1 Anforderungen an das Neuronenmodell...........................................................18 4.2 Modellbeschreibung..................................................................................... 19 4.3 Funktionelle Unterklassen des Neuronenmodells.............................................23 4.4 Grundsätzliche Eigenschaften des Modells......................................................25 4.5 Eigenschaften der eingeschränkten Grundtypen..............................................28 4.5.1 Neurone ohne Membran und ohne relative Refraktärzeit..........................28
4.5.2 Neurone ohne Membran, mit relativer Refraktärzeit.................................31 5 Netzwerkgrundstrukturen und Lemregeln..............................................................35 5.1 Biologische Grundlagen der Sequenzerkennung und -erzeugung.....................35 5.2 Netzwerkstrukturen........................................................................................37 5.2.1 Das Zeitverzögerungselement..................................................................38 5.2.2 Die Zeitveizögerungsschicht....................................................................47 5.3 Selbstorganisation der Zeitverzögenmgsschicht ..............................................48 5.3.1 Lemverfahren zur Selbstorganisation der Zeitverzögerungsebene.............48 5.3.2 Simulationsergebnisse..............................................................................53 5.4 Überwachtes Training zur Klassifikation................... 60 5.4.1 Überwachte Lemverfahren für das Single Spike Modell...........................60 5.4.2 Delta-Lemregel........................................................................................63 5.4.3 Vereinfechte Delta-Lemregel...................................................................64 5.4.4 Überwachtes Training eines Koinzidenzdetektors....................................65 5.5 Kodierung überlagerter Merkmalsvektoren....................................................74 5.5.1 Oszillationsnetzwelkstruktur....................................................................74 5.5.2 Hebb sche Lemregel für das Single Spike Modell.....................................77 6 Der Zeitstrukturkubus............................................................................................79
VI 6.1 Beschreibung der Netzwerkstruktur................................................................79 6.2 Simulationsergebnisse.....................................................................................81 7 Eikennung von Worthypothesensequenzen............................................................89 7.1 Beschreibung der Aufgabenstellung................................................................89 7.2 Die Synchronisationsschicht...........................................................................94 7.3 Zusammenfassung von Synchronisationsschicht und Zeitstruktuikubus...........98 7.4 Simulationsergebnisse...................................................................................100 8 Diskussion...........................................................................................................108 Anhang A: Wortschatz des Klassifikators...............................................................114 Anhang B: Merkmale zur Wortkodierung...............................................................115 Index......................................................................................................................116 Literatur..................................................................................................................119
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