Dynamische Zellstrukturen: Theorie und Anwendung eines KNN-Modells
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Kiel
Inst. für Informatik und Praktische Mathematik
1998
|
| Schriftenreihe: | Bericht / Institut für Informatik und Praktische Mathematik <Kiel>
9809 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 173 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
9
2
EXISTIERENDE
NEURONALE
MODELLE
MIT
LOKAL
REZEPTIVEN
FELDERN
13
2.1
GENERELLE
BEMERKUNGEN
ZUM
TRAINING
VON
KNN
.
13
2.1.1
UEBERWACHTES
VERSUS
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
13
UEBERWACHTES
LERNEN
.
13
UNUEBERWACHTES
LERNEN
.
15
2.1.2
BATCH
VERSUS
ONLINE-LERNEN
.
16
2.1.3
STOCHASTISCHE
APPROXIMATION
.
17
2.2
SELBSTORGANISIERENDE
MERKMALSKARTEN
(SOM)
.
18
2.2.1
KOHONENKARTEN
.
18
2.2.2
ERWEITERTE
KOHONENKARTEN
.
20
2.2.3
LVQ
.
21
2.3
NEURONENGAS
UND
TOPOLOGIEERHALTENDE
NETZE
.
21
2.3.1
NEURONENGAS
.
21
2.3.2
ERWEITERTES
NEURONENGAS
.
22
2.3.3
TOPOLOGIEERHALTENDE
NETZE
.
23
EIGENSCHAFTEN
PERFEKT
TOPOLOGIEERHALTENDER
KARTEN
.
25
2.4
NETZWERKE
RADIALER
BASISFUNKTIONEN
.
26
2.4.1
APPROXIMATIONSEIGENSCHAFTEN
.
27
2.4.2
RBF-NETZE
-
EIN
UNIVERSALES
BERECHNUNGSPARADIGMA
.
28
EXAKTE
INTERPOLATION
.
28
REGULARISIERUNGSANSATZ
.
28
INTERPOLATION
VERRAUSCHTER
DATEN
.
29
REGRESSION
MIT
GAUSSSCHEN
KERNEN
.
30
BAYES-OPTIMALE
KLASSIFIKATION
.
30
VERBINDUNG
ZUR
FUZZY-LOGIC
.
30
3
DYNAMISCHE
ZELLSTRUKTUREN
(DCS)
31
3.1
OPTIMAL
TOPOLOGIEERHALTENDE
KARTEN
(OTPMS)
.
32
4
INHALTSVERZEICHNIS
3.2
DCS
-
KOMBINATION
VON
RBF-NETZEN
MIT
OTPMS
.
33
3.3
EIGENSCHAFTEN
VON
DCS-NETZWERKEN
.
35
3.3.1
UNIVERSALE
APPROXIMATIONSEIGENSCHAFT
.
36
TABLE-LOOKUP-VERFAHREN
(
J
=
0)
.
36
BETEILIGUNG
ALLER
KNOTEN
(I
=
OO)
.
36
BESCHRAENKTE
TOPOLOGISCHE
NACHBARSCHAFT
(0
I
OO)
.
36
3.3.2
BERECHNUNGSKOMPLEXITAET
.
37
3.3.3
REGULARISIERUNG
DURCH
NACHBARSCHAFTSKOOPERATION
.
38
3.3.4
EFFEKTIVE
PROJEKTION
UND
INTERPOLATION
VERRAUSCHTER
DATEN
.
41
3.3.5
VERBINDUNG
ZUR
FUZZY-LOGIC
.
43
3.3.6
LINEARISIERUNG
NICHTLINEARER
PROBLEME
.
44
3.4
LERNVERFAHREN
.
45
3.4.1
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
45
3.4.2
ADAPTION
LOKALER
FEHLERVARIABLEN
ZUR
VARIANZPRAEDIKTION
.
46
PRAEDIKTION
DER
VARIANZ
.
47
PRAEDIKTION
DER
DURCHSCHNITTLICHEN
VARIANZ
PRO
VORONOIZELLE
.
47
EINFLUSS
VON
RAUSCHEN
AUF
DIE
VARIANZSCHAETZUNG
.
48
3.4.3
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
48
UNUEBERWACHTES
LERNEN
DER
ZENTREN
.
48
UEBERWACHTES
LERNEN
.
49
STOCHASTISCHER
GRADIENTENABSTIEG
.
50
FEHLERMODULIERTE
LERNREGEL
ZUR
ZENTRENADAPTION
.
51
3.4.4
ADAPTION
DER
RADIEN
DER
BASISFUNKTIONEN
.
52
NEAREST
NEIGHBOR
REGEL
ZUR
RADIENADAPTION
.
53
STOCHASTISCHER
GRADIENTENABSTIEG
ZUR
RADIENADAPTION
.
53
3.4.5
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
54
EINFACHE
HEBB-REGEL
.
54
EINFACHE
HEBB-REGEL
MIT
ABKLINGKONSTANTE
.
54
UNSYMMETRISCHE
HEBB-REGEL
.
55
MODIFIZIERTE
HEBB-REGEL
.
55
3.4.6
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
-
WACHSTUM
DES
NETZES
.
56
FEHLERGETRIEBENE
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
57
LOKALE
FEHLERBERECHNUNG
.
57
EINFUEGUNGSKRITERIEN
.
58
INITIALISIERUNG
NEUER
KNOTEN
.
58
DISTANZGETRIEBENE
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
59
3.5
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
59
INHALTSVERZEICHNIS
5
4
UEBERWACHTES
UND
UNUEBERWACHTES
LERNEN
-
AUSGEWAEHLTE
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
62
4.1
SELBSTORGANISIERENDES
LERNEN
VON
OTPMS
.
62
4.1.1
LERNVERFAHREN
ZUM
UNUEBERWACHTEN
ONLINE-LERNEN
.
63
4.1.2
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
63
4.2
DIE
CMU-KLASSIFIKATIONS-BENCHMARKS
.
64
4.2.1
LERNVERFAHREN
ZUM
UEBERWACHTEN
ONLINE-LERNEN
.
64
4.2.2
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
64
DAS
UEBERWACHTE
2-SPIRALEN-PROBLEM
.
65
SPRECHERUNABHAENGIGE
ERKENNUNG
VON
VOKALEN
.
66
ULTRASCHALL-BASIERTE
DISKRIMINIERUNG
VON
MINEN
UND
FELSEN
.
67
ANMERKUNGEN
.
68
4.3
VERIFIKATION
VON
SCHLUESSELPOSITIONEN
IN
GESICHTSBILDERN
.
68
4.3.1
DIE
TRAININGSMENGE
.
69
4.3.2
DER
BAYESSCHE
VERIFIKATIONSANSATZ
.
70
4.4
ONLINE-STABBALANCIEREN
.
71
5
FEHLERRUECKKOPPLUNGS-LERNEN
MIT
DCS
74
5.1
FEHLERRUECKKOPPLUNGS-LERNEN
.
75
5.2
KALIBRIERUNGSFREIE
SAKKADEN-STEUERUNG
.
78
5.2.1
DER
TRC-BISIGHT
STEREO-KAMERAKOPF
.
79
GEOMETRIE
DES
KAMERAKOPFES
.
79
INVERSE
KINEMATIK
.
80
5.2.2
DCS
ZUR
ADAPTIVEN
SAKKADENSTEUERUNG
.
81
SIMULATIONSPHASE
.
82
ARBEITSPHASE
.
83
AUSGABEBERECHNUNG
.
83
FEHLERRUECKKOPPLUNG
ZUR
ADAPTION
.
84
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
85
ADAPTION
DER
NEURONEN-ZENTREN
.
85
ADAPTION
DER
MODELLORDNUNG
.
86
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
86
5.2.3
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
86
MONOKULARE
ADAPTIVE
SAKKADENSTEUERUNG
.
87
BINOKULARE
ADAPTIVE
SAKKADENSTEUERUNG
.
88
SIMULATIONSPHASE
.
89
ARBEITSPHASE
.
89
6
INHALTSVERZEICHNIS
5.2.4
ALTERNATIVE
ANSAETZE
ZUR
ADAPTIVEN
STEUERUNG
VON
KAMERAKOEPFEN
MIT
KNN
.
91
5.3
KALIBRIERUNGSFREIE
HAND-AUGE-KOORDINATION
.
93
5.3.1
DER
POSITIONIERVORGANG
.
93
5.3.2
FEHLERRUECKKOPPLUNG
ZUR
ADAPTION
.
95
INITIALISIERUNG
.
96
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
97
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
97
ADAPTION
DER
AUSGABEMATRIZEN
UND
-GELENKWINKEL
.
97
5.3.3
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
98
SIMULATION
.
98
REALES
EXPERIMENT
.
100
5.3.4
ANMERKUNGEN
.
102
6
REINFORCEMENT-LERNEN
MIT
DCS
103
6.1
REINFORCEMENT-LERNEN
.
104
6.2
REINFORCEMENT-LERNEN
ALS
DISKRETES
MARKOVSCHES
ENTSCHEIDUNGSPROBLEM
.
.
107
6.2.1
DYNAMISCHE
PROGRAMMIERUNG
.
108
6.2.2
Q-LERNEN
.
110
6.2.3
AHC-LERNEN
.
112
TD(A)-LERNEN
.
114
AHC-LERNEN
MIT
TD(A)-PRAEDIKTOREN
.
117
6.2.4
MODIFIZIERTES
Q-LERNEN
ZUM
STABBALANCIEREN
.
117
DAS
STABBALANCE-PROBLEM
.
117
MQ-LERNEN
.
119
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
122
6.2.5
MODIFIZIERTES
Q-LERNEN
MIT
DCS
.
122
ADAPTION
DES
QDCS-NETZWERKES
.
124
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
124
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
125
WACHSTUM
DES
NETZES
.
125
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
125
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
125
6.2.6
Q
A
(M)-LERNEN
.
128
6.2.7
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
130
6.3
REELLWERTIGES
REINFORCEMENT-LERNEN
.
133
6.3.1
DIE
FAMILIE
DER
REINFORCE-LERNER
.
133
GAUSSSCHE
AUSGABENEURONEN
.
134
INHALTSVERZEICHNIS
7
KOMBINATION
MIT
AHC(A)-LERNEN
.
135
6.3.2
REINFORCE-LERNEN
MIT
DCS
.
136
ADAPTION
DER
AUSGABESCHICHT
.
138
ADAPTION
DER
ZENTREN
.
139
WACHSTUM
DES
NETZES
.
139
ADAPTION
DER
TOPOLOGIE
.
139
6.3.3
INTERPRETATION
ALS
LERNENDER
FUZZY-REGLER
.
139
6.3.4
LERNENDE
HINDERNISVERMEIDUNG
MIT
EINEM
TRC
LABMATE
.
140
DIE
SIMULATION
.
140
A
PRIORI
WISSEN
.
141
WAHL
DER
REINFORCEMENT-FUNKTION
.
141
EXPERIMENTELLE
RESULTATE
.
142
6.3.5
ALTERNATIVE
ANSAETZE
.
145
7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
147
8
ANHANG
150
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
157
TABELLENVERZEICHNIS
158
SYMBOLVERZEICHNIS
159
LITERATURVERZEICHNIS
170
INDEX
170 |
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