Mustererkennung mit neuronalen Assoziativspeichernetzen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1996
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
137 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Hamburg, Univ., Diss., 1996. - Zsfassung in engl. Sprache |
| Beschreibung: | XV, 166 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3896011375 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
UEBERSICHT
1
1.1
THEMA
UND
ZIELE
DIESER
ARBEIT
.
1
1.2
AUFBAU
DIESER
ARBEIT
.
2
2
GRUNDLAGEN
UND
MODELLBILDUNG
7
2.1
BIOLOGISCHE
MOTIVATION
.
8
2.1.1
AUFBAU
UND
FUNKTION
VON
NEURONEN
.
8
2.1.2
MODELLBILDUNG
FUER
EINZELNE
NEURONEN
.
10
2.1.3
MODELLBILDUNG
FUER
DAS
GEHIRN
.
11
2.2
DEFINITION
NEURONALER
NETZWERKE
.
15
2.3
VORWAERTSGERICHTETE
NETZWERKE
.
16
2.3.1
DAS
MCCULLOCH-PITTS-MODELL
.
16
2.3.2
DAS
PERZEPTRON
.
17
2.3.3
MEHRSCHICHTIGE
PERZEPTRONEN
UND
BACKPROPAGATION
.
18
2.4
NEURONALE
ASSOZIATIVSPEICHER
.
21
2.4.1
DAS
LINEARE
MODELL
.
22
2.4.2
DAS
WILLSHAW-PALM-MODELL
.
22
2.5
ATTRAKTORNETZWERKE
.
23
2.5.1
DAS
HOPFIELD-MODELL
.
25
2.5.2
DAS
BAM-MODELL
.
27
3
DAS
HOPFIELD-GARDNER-NETZWERK
29
3.1
DAS
HOPFIELD-MODELL
.
29
3.1.1
GRUNDLEGENDE
MODELLANNAHMEN
.
30
3.1.2
ATTRAKTOREN
-
DIE
LANDSCHAFTS-METAPHER
.
31
3.1.3
ABSCHAETZUNG
DER
SPEICHERKAPAZITAET
.
33
3.1.4
ERWEITERUNG
DER
MODELLBILDUNG
.
33
3.2
STATISTISCHE
MECHANIK
DES
HOPFIELD-MODELLS
.
36
3.2.1
SPINGLAESER
.
36
3.2.2
DAS
ISING-MODELL
.
37
3.2.3
MEAN-FIELD-THEORIE
DES
HOPFIELD-MODELLS
.
38
3.3
DAS
GARDNER-MODELL:
BERECHNUNG
DER
MAXIMALEN
SPEICHERKAPAZITAET
.
40
3.3.1
SPEICHERKAPAZITAET
DES
SPHAERISCHEN
MODELLS
.
40
3.3.2
SPEICHERKAPAZITAET
IM
BINAER
GEKOPPELTEN
MODELL
.
42
3.3.3
SPEICHERKAPAZITAET
FUER
NETZWERKE
HOEHERER
ORDNUNG
.
43
3.4
BERECHNUNG
DER
DYNAMISCHEN
EIGENSCHAFTEN
.
44
3.4.1
BERECHNUNG
DES
ERSTEN
SCHRITTS
DER
PARALLELEN
DYNAMIK
.
45
3.4.2
EINZUGSBEREICHE
IM
VERDUENNTEN
NETZWERK
.
46
3.4.3
EINZUGSBEREICHE
IM
VOLLSTAENDIG
VERKNUEPFTEN
NETZWERK
.
47
3.4.4
EINZUGSBEREICHE
FUER
ANDERE
DYNAMIK
.
48
3.5
FEHLERTOLERANZ
DER
NETZWERKE
.
49
3.5.1
DEFEKTE
NEURONEN
.
50
3.5.2
DEFEKTE
SYNAPSEN
-
VERDUENNUNG
.
50
4
LOCAL-STABILITY-LERNREGELN
53
4.1
LERNREGELN
.
53
XII
INHALTSVERZEICHNIS
4.2
DIE
VERTEILUNG
DER
STABILITAETEN
.
54
4.2.1
DIE
HEBB-LERNREGEL
.
55
4.2.2
DIE
PSEUDOINVERSE-LERNREGEL
.
55
4.2.3
DAS
GARDNER-MODELL
.
56
4.3
ITERATIVE
LERNREGELN
.
56
4.3.1
EINFACHE
ITERATIVE
LERNREGELN
.
57
4.3.2
DIE
MINOVER-LERNREGEL
.
57
4.3.3
OPTIMALE
ITERATIVE
LERNREGELN
.
58
4.3.4
DAS
MODELL
VON
COOMBES
&
TAYLOR
.
58
4.4
LOCAL-STABILITY-LERNREGELN
.
59
4.4.1
DIE
LOCAL-STABILITY-MINOVER-LERNREGEL
.
60
4.5
LERNREGELN
FUER
DAS
BINAER
GEKOPPELTE
NETZWERK
.
60
4.5.1
DIE
CLIPPED-HEBB
UND
CLIPPED-PSEUDOINVERSE-LERNREGEL
.
61
4.5.2
DISKRETE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
ALS
LERNREGELN
.
62
4.5.3
KOMBINIERTE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
.
63
4.5.4
ITERATIVE
LOCAL-STABILITY-LERNREGELN
.
65
5
DYNAMIK
DER
NETZWERKE
UND
PHASE-SPACE-GARDENING
67
5.1
SIMULATIONSMETHODE
.
68
5.1.1
GRUNDLAGEN
DER
SIMULATIONEN
.
68
5.1.2
TYPISCHE
SIMULATIONSDATEN
.
68
5.1.3
BESTIMMUNG
DER
EINZUGSBEREICHE
.
69
5.1.4
ERZEUGUNG
DER
EINGABEMUSTER
.
72
5.1.5
PARALLELE
DYNAMIK
.
73
5.2
EINSTELLUNG
DER
GROESSE
DER
EINZUGSBEREICHE
.
74
5.2.1
MODELL
1:
STUECKWEISE
KONSTANTE
STABILITAETEN
.
74
5.2.2
MODELL
2:
LINEARE
VERTEILUNG
DER
STABILITAETEN
.
80
5.2.3
LINEARE
VERTEILUNG
DER
STABILITAETEN,
BINAERE
KOPPLUNGEN
.
83
5.3
EINSTELLUNG
DER
GESTALT
DER
EINZUGSBEREICHE
.
86
5.3.1
DAS
LR-MODELL
.
86
5.3.2
DIE
LR-SIMULATIONSMETHODE
.
86
5.3.3
EINZUGSBEREICHE
IM
LR-MODELL
.
90
6
SPEICHERUNG
KORRELIERTER
MUSTER
UND
ADAPTIVE
LERNREGELN
97
6.1
SPEICHERUNG
KORRELIERTER
MUSTER
.
98
6.2
SIMULATIONSMETHODE
UND
TESTMUSTER
.
99
6.3
LEISTUNG
DER
EINFACHEN
MODELLE
.
100
6.3.1
CLIPPED-HEBB-MODELL
.
100
6.3.2
EINFACHE
ITERATIVE
LERNREGEL
.
103
6.4
ADAPTIVE
LERNREGELN
.
104
6.4.1
ALGORITHMUS
1
.
104
6.4.2
ALGORITHMUS
2
.
105
6.5
ERKENNUNG
EINZELNER
MUSTER
.
109
7
EINE
SKALIERBARE
MINIMALE
ARCHITEKTUR
113
7.1
GRUNDLAGEN
.
113
7.2
ALLGEMEIN
EINSETZBARE
NEUROCOMPUTER
.
115
INHALTSVERZEICHNIS
XIII
7.2.1
SYNAPSE-1
.
117
7.2.2
CNAPS
.
119
7.2.3
LNEURO
.
121
7.2.4
PERLE-0
.
121
7.3
BISHERIGE
IMPLEMENTATIONEN
NEURONALER
ASSOZIATIVSPEICHER
.
122
7.3.1
GRAF
ET.
AL
.
122
7.3.2
VERLEYSEN
ET.
AL
.
123
7.3.3
JOHANNET
ET.
AL
.
124
7.3.4
WILLSHAW-PALM-NETZWERKE
.
125
7.4
KONZEPTE
EINER
MINIMALEN
SKALIERBAREN
ARCHITEKTUR
.
126
7.4.1
FLEXIBILITAET:
BNN-CHIP
.
127
7.4.2
BEFEHLSSATZ
.
128
7.4.3
DYNAMIK
UND
LERNALGORITHMEN
.
130
7.4.4
NETZWERKARCHITEKTUREN
.
132
7.4.5
SKALIERBARKEIT
.
137
7.5
DER
PROTOTYP
.
139
7.5.1
ENTWURFSENTSCHEIDUNGEN
.
139
7.5.2
NN8-CHIP
.
140
7.5.3
DAS
PROTOTYPEN-SYSTEM
.
142
7.5.4
SOFTWARE
.
143
7.5.5
BNN.CHIP/256
.
143
7.5.6
PERFORMANZ
.
145
8
ZUSAMMENFASSUNG
151
8.1
AUSBLICK
.
153
A
SYMBOLVERZEICHNIS
154
LITERATURVERZEICHNIS
157 |
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| series | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz |
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| spelling | Hendrich, Norman Verfasser aut Mustererkennung mit neuronalen Assoziativspeichernetzen Norman Hendrich Sankt Augustin Infix 1996 XV, 166 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Dissertationen zur künstlichen Intelligenz 137 Zugl.: Hamburg, Univ., Diss., 1996. - Zsfassung in engl. Sprache Zugl.: Hamburg, Univ., Diss., 1996 Lernen (DE-588)4035408-8 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Assoziativspeicher (DE-588)4124575-1 gnd rswk-swf Mustererkennung (DE-588)4040936-3 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Mustererkennung (DE-588)4040936-3 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s Assoziativspeicher (DE-588)4124575-1 s Lernen (DE-588)4035408-8 s DE-604 Dissertationen zur künstlichen Intelligenz 137 (DE-604)BV005345280 137 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007382731&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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