Effizientes Online-Training neuronaler Netzwerke:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker-Verl.
2003
|
| Schriftenreihe: | Berichte aus der Physik
|
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| Beschreibung: | 116 S. graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
3
1.1
LERNEN?
.
3
1.2
VERWENDUNG
VON
BEISPIELDATEN
.
4
1.3
LEMVERFAHREN
.
5
1.4
BEWERTUNG
VON
LERNVERFAHREN
.
7
1.5
NETZWERKE
.
9
2
ONLINE-TRAINING
VON
KOMITEE-MASCHINEN
13
2.1
NOTATION
.
13
2.2
ONLINE-VERFAHREN
FUER
REGRESSION
.
14
2.3
ONLINE-VERFAHREN
FUER
KLASSIFIKATION
.
17
2.4
DAS
PLATEAU
PROBLEM
.
18
3
EFFIZIENTES
TRAINING
DURCH
PCA
25
3.1
UEBERBLICK
.
25
3.1.1
DIE
MODIFIZIERTE
KOVARIANZMATRIX
.
25
3.1.2
LERNEN
MIT
REDUZIERTEM
PARAMETERSATZ
.
27
3.1.3
BEISPIEL:
SIMULATION
MIT
KUENSTLICHEN
DATEN
.
28
3.2
GRENZFALL
UNENDLICH
VIELER
BEISPIELE
.
30
3.3
ANWENDUNG:
TECHNIK
UND
EINFACHE
TESTS
.
32
3.3.1
TECHNIK
.
32
3.3.2
SIMULATIONEN
MIT
KUENSTLICHEN
DATEN
.
35
3.3.3
REALE
DATEN:
VORBEREITUNG
.
38
3.3.4
REALE
DATEN:
DURCHFUEHRUNG
.
41
3.4
NAEHERUNG
DES
LEHRERRAUMS
DURCH
PCA
.
44
3.4.1
DIE
FREIE
ENERGIE
.
44
3.4.2
EINFUEHRUNG
VON
ORDNUNGSPARAMETERN
.
46
3.4.3
ENERGETISCHER
UND
ENTROPISCHER
ANTEIL
.
48
3.4.4
AUSWERTUNG
DER
FREIEN
ENERGIE
AM
SATTELPUNKT
.
50
2
INHALTSVERZEICHNIS
3.5
VERALLGEMEINERUNGSFEHLER
IM
UNTERRAUM
.
54
3.5.1
REGRESSION
.
54
3.5.2
KLASSIFIKATION
.
56
3.6
VERGLEICH
MIT
ANDEREN
ALGORITHMEN
.
57
3.7
GRENZFALL
VIELER
VERSTECKTER
EINHEITEN
.
58
3.8
OPTIMALE
GEWICHTUNG
.
63
3.8.1
OPTIMALE
GEWICHTUNG
FUER
DIE
REGRESSION
.
64
3.8.2
OPTIMALE
GEWICHTUNG
FUER
DIE
KLASSIFIKATION
.
68
3.9
ZUSAMMENFASSUNG
.
71
4
ENDZUSTAND
DES
LERNENS
MIT
ZURUECKLEGEN
73
4.1
EINFUEHRUNG
.
73
4.2
FOKKER-PLANCK-GLEICHUNG
.
76
4.3
ENDZUSTAND
FUER
UNENDLICHE
TRAININGSMENGE
.
79
4.4
VERALLGEMEINERUNGSFEHLER
IM
ENDZUSTAND
.
80
4.5
ANWENDUNG
AUF
ENDLICHE
TRAININGSMENGE
.
83
4.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
89
5
ZUSAMMENFASSUNG
91
A
KONVENTIONEN
UND
NOTATION
95
B
ONLINE-TRAINING
VON
KOMITEE-MASCHINEN
97
B.L
GAUSSSCHE
MITTELUNGEN
.
97
B.1.1 LIMES
GROSSER
K
.
97
B.L.
2
ENDLICHE
K
.
98
B.2
VERALLGEMEINERUNGSFEHLER
AM
PLATEAU
.
99
B.2.1
REGRESSION
.
99
B.2.
2
KLASSIFIKATION
.
100
B.3
HEBBSCHES
LERNEN
VON
KOMITEE-MASCHINEN
.
100
B.3.1
HEBBSCHER
VEKTOR
UND
GEMITTELTER
LEHRERVEKTOR
.
100
B.3.
2
REGRESSION
.
102
B.3.
3
KLASSIFIKATION
.
102
C
ENDZUSTAND
DES
LERNENS
105
C.L
STATIONAERE
VERTEILUNG
.
105
C.2
MITTELUNGEN
UEBER
DIE
TRAININGSMENGE
.
107
LITERATURVERZEICHNIS
109 |
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