Neuronale Netze: eine Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bern
Huber
2008
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Psychologie Lehrbuch
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Literaturverz. S. 197 - 202 |
| Beschreibung: | 207 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783456845135 3456845138 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhalt____________________________________________________________5
Inhaltsverzeichnis
Vorwort...................................................................................................................11
1 Grundlagen.................................................................................................15
1.1 Übersicht und Lernziele................................................................................15
1.2 Einleitung.....................................................................................................15
1.3
Units
.............................................................................................................17
1.3.1 Unterschiedliche Arten von
Units
.................................................................17
1.4 Verbindungen zwischen
Units
......................................................................18
1.4.1 Wissen und Lernen.......................................................................................18
1.5 Funktionsweise von
Units
.............................................................................19
1.5.1 Berechnung der einzelnen Inputwerte..........................................................20
1.5.2 Bildung des Netzinputs.................................................................................20
1.5.3 Zuordnung des Netzinputs zu einem Aktivitätslevel....................................21
1.5.4 Erzeugung des Outputs aus dem Aktivitätslevel..........................................28
1.5.5
Bias-Units
.....................................................................................................29
1.6 Trainings-und Testphase..............................................................................29
1.7 Matrizendarstellung......................................................................................31
1.8 Zusammenfassung........................................................................................33
1.9 Übungsaufgaben...........................................................................................35
2 Lernregeln...................................................................................................37
2.1 Übersicht und Lernziele................................................................................37
2.2 Einleitung.....................................................................................................37
2.3 Hebb-Regel...................................................................................................38
2.4 Delta-Regel...................................................................................................40
2.5 Gradientenabstiegsverfahren........................................................................42
2.5.1 Ausgangssituation.........................................................................................42
2.5.2 Lösungsansatz...............................................................................................43
6 Inhalt
2.5.3 Probleme des Verfahrens..............................................................................46
2.5.4 Lösungsansätze.............................................................................................49
2.6 Backpropagation...........................................................................................54
2.6.1 Einleitung.....................................................................................................54
2.6.2 Problemstellung und Algorithmus................................................................56
2.7
Competitive
Learning...................................................................................
57
2.8 Zusammenfassung........................................................................................59
2.9 Übungsaufgaben...........................................................................................60
3 Netztypen.....................................................................................................61
3.1 Übersicht und Lernziele................................................................................61
3.2 Einleitung.....................................................................................................61
3.3 Pattern Associator.........................................................................................64
3.3.1 Beispielberechnung......................................................................................64
3.3.2 Eigenschaften...............................................................................................66
3.4 Rekurrente Netze..........................................................................................67
3.4.1 Simple
Recurrent
Networks..........................................................................69
3.4.2 Jordan-Netze.................................................................................................71
3.4.3 Elman-Netze.................................................................................................71
3.4.4 Autoassociator..............................................................................................72
3.4.5 Attraktorennetze...........................................................................................73
3.4.6 Anwendungen...............................................................................................75
3.5 Kompetitive Netze........................................................................................76
3.5.1 Anwendungen...............................................................................................77
3.6 Kohonennetze...............................................................................................78
3.6.1 Aufbau..........................................................................................................79
3.6.2 Berechnung...................................................................................................80
3.6.3 Wichtige Parameter......................................................................................84
3.6.4 Anwendungen...............................................................................................89
3.7
Constraint Satisfaction
Netze.......................................................................90
3.7.1 Beispiel eines
Constraint Satisfaction
Netzes: Jets und
Sharks
....................94
Inhalt
3.8 Zusammenfassung........................................................................................96
3.9 Übungsaufgaben...........................................................................................97
4 Eigenschaften..............................................................................................99
4.1 Übersicht und Lernziele................................................................................99
4.2 Einleitung.....................................................................................................99
4.3 Eigenschaften neuronaler Netze.................................................................100
4.4 Probleme neuronaler Netze.........................................................................103
4.5 Zusammenfassung......................................................................................105
4.6 Übungsaufgaben.........................................................................................107
5 Anwendungen...........................................................................................109
5.1 Übersicht und Lernziele..............................................................................109
5.2 Einleitung...................................................................................................109
5.3 Farbkonstanz...............................................................................................110
5.3.1 Ausgangssituation.......................................................................................110
5.3.2 Netzaufbau..................................................................................................113
5.3.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................116
5.4 Routinetätigkeiten.......................................................................................117
5.4.1 Ausgangssituation.......................................................................................117
5.4.2 Netzaufbau..................................................................................................120
5.4.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................122
5.5 Autismus.....................................................................................................125
5.5.1 Ausgangssituation.......................................................................................125
5.5.2 Netzaufbau..................................................................................................128
5.5.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................131
5.6 Serielles Lernen..........................................................................................134
5.6.1 Ausgangssituation.......................................................................................134
5.6.2 Netzaufbau..................................................................................................135
5.6.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................138
Inhalt
5.7 Spielkartensortieren...................................................................................140
5.7.1 Ausgangssituation.......................................................................................140
5.7.2 Netzaufbau..................................................................................................142
5.7.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................144
5.8 Zahlenrepräsentation..................................................................................145
5.8.1 Ausgangssituation.......................................................................................145
5.8.2 Netzaufbau..................................................................................................148
5.8.3 Ergebnisse und Fazit...................................................................................150
5.9 Übungsaufgaben.........................................................................................151
6 Datenauswertung......................................................................................153
6.1 Übersicht und Lernziele..............................................................................153
6.2 Einleitung...................................................................................................153
6.3 Visual-XSel................................................................................................155
6.3.1 Datensatz einfügen.....................................................................................155
6.3.2 Neuronale Netze Dialogbox auswählen......................................................157
6.3.3 Variablen auswählen...................................................................................157
6.3.4 Modellparameter festlegen.........................................................................161
6.3.5 Korrelationen der Datenanalyse überprüfen...............................................163
6.3.6 Modellgewichte berechnen lassen..............................................................165
6.3.7 Kennwerte der Datenauswertung interpretieren.........................................168
6.3.8 Zielgrößentransformation überprüfen.........................................................170
6.3.9 Zielgrößen optimieren................................................................................171
6.3.10 Zusammenhänge der unabhängigen Parameter visualisieren.....................172
6.3.11 Ergebnisse der Datenauswertung graphisch darstellen...............................173
6.4 MemBrain...................................................................................................176
6.4.1 Voreinstellungen anpassen.........................................................................177
6.4.2
Units
einfügen............................................................................................177
6.4.3 Verbindungen erstellen...............................................................................182
6.4.4 Datensatz erstellen oder einfügen...............................................................184
6.4.5 Lernregel auswählen...................................................................................187
Inhalt____________________________________________________________9
6.4.6 Gewichte initialisieren................................................................................191
6.4.7 Gewichte trainieren.....................................................................................191
6.4.8 Trainiertes Netz überprüfen........................................................................193
6.5 Übungsaufgaben.........................................................................................194
Literaturverzeichnis.............................................................................................197
Sachverzeichnis.....................................................................................................203
Das Buch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswer¬
tung neuronaler Netze. Im Grundlagenteil werden die Kernkomponenten, Lernregeln, Netztypen,
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze erörtert. Der Anwendungsteil bezieht sich auf
aktuelle (kognitions-tpsychologische Fragestellungen, die aus der Perspektive neuronaler Netze
dargestellt werden. Unter anderem werden das Phänomen der Farbkonstanz, die Durchführung
von Routinetätigkeiten sowie neue Erklärungsansätze zur autistischen Entwicklungsstörung und
zum seriellen Lernen besprochen. Der dritte Abschnitt des Lehrbuches widmet sich der Daten¬
auswertung mittels neuronaler Netze. Hierbei werden die - für Studierende und Dozierende im
Rahmen der Lehre kostenfrei zu beziehenden - beiden Softwareprogramme Visual-XSel und
MemBrain vorgestellt und eingehend behandelt. Im Rahmen der Diplomarbeit oder in Forschungs¬
projekten erhobene Datensätze können somit ohne weitere Vorkenntnisse und ohne Rückgriff
auf Varianz- bzw. Regressionsanalysen eigenständig ausgewertet werden. Neben zahlreichen
farbigen Illustrationen stehen auch mehrere interaktive und auf Lernförderlichkeit überprüfte
Zusatzmaterialien unter
www.neuronalesnetz.de
zur Verfügung.
|
| adam_txt |
Inhalt_5
Inhaltsverzeichnis
Vorwort.11
1 Grundlagen.15
1.1 Übersicht und Lernziele.15
1.2 Einleitung.15
1.3
Units
.17
1.3.1 Unterschiedliche Arten von
Units
.17
1.4 Verbindungen zwischen
Units
.18
1.4.1 Wissen und Lernen.18
1.5 Funktionsweise von
Units
.19
1.5.1 Berechnung der einzelnen Inputwerte.20
1.5.2 Bildung des Netzinputs.20
1.5.3 Zuordnung des Netzinputs zu einem Aktivitätslevel.21
1.5.4 Erzeugung des Outputs aus dem Aktivitätslevel.28
1.5.5
Bias-Units
.29
1.6 Trainings-und Testphase.29
1.7 Matrizendarstellung.31
1.8 Zusammenfassung.33
1.9 Übungsaufgaben.35
2 Lernregeln.37
2.1 Übersicht und Lernziele.37
2.2 Einleitung.37
2.3 Hebb-Regel.38
2.4 Delta-Regel.40
2.5 Gradientenabstiegsverfahren.42
2.5.1 Ausgangssituation.42
2.5.2 Lösungsansatz.43
6 Inhalt
2.5.3 Probleme des Verfahrens.46
2.5.4 Lösungsansätze.49
2.6 Backpropagation.54
2.6.1 Einleitung.54
2.6.2 Problemstellung und Algorithmus.56
2.7
Competitive
Learning.
57
2.8 Zusammenfassung.59
2.9 Übungsaufgaben.60
3 Netztypen.61
3.1 Übersicht und Lernziele.61
3.2 Einleitung.61
3.3 Pattern Associator.64
3.3.1 Beispielberechnung.64
3.3.2 Eigenschaften.66
3.4 Rekurrente Netze.67
3.4.1 Simple
Recurrent
Networks.69
3.4.2 Jordan-Netze.71
3.4.3 Elman-Netze.71
3.4.4 Autoassociator.72
3.4.5 Attraktorennetze.73
3.4.6 Anwendungen.75
3.5 Kompetitive Netze.76
3.5.1 Anwendungen.77
3.6 Kohonennetze.78
3.6.1 Aufbau.79
3.6.2 Berechnung.80
3.6.3 Wichtige Parameter.84
3.6.4 Anwendungen.89
3.7
Constraint Satisfaction
Netze.90
3.7.1 Beispiel eines
Constraint Satisfaction
Netzes: Jets und
Sharks
.94
Inhalt
3.8 Zusammenfassung.96
3.9 Übungsaufgaben.97
4 Eigenschaften.99
4.1 Übersicht und Lernziele.99
4.2 Einleitung.99
4.3 Eigenschaften neuronaler Netze.100
4.4 Probleme neuronaler Netze.103
4.5 Zusammenfassung.105
4.6 Übungsaufgaben.107
5 Anwendungen.109
5.1 Übersicht und Lernziele.109
5.2 Einleitung.109
5.3 Farbkonstanz.110
5.3.1 Ausgangssituation.110
5.3.2 Netzaufbau.113
5.3.3 Ergebnisse und Fazit.116
5.4 Routinetätigkeiten.117
5.4.1 Ausgangssituation.117
5.4.2 Netzaufbau.120
5.4.3 Ergebnisse und Fazit.122
5.5 Autismus.125
5.5.1 Ausgangssituation.125
5.5.2 Netzaufbau.128
5.5.3 Ergebnisse und Fazit.131
5.6 Serielles Lernen.134
5.6.1 Ausgangssituation.134
5.6.2 Netzaufbau.135
5.6.3 Ergebnisse und Fazit.138
Inhalt
5.7 Spielkartensortieren.140
5.7.1 Ausgangssituation.140
5.7.2 Netzaufbau.142
5.7.3 Ergebnisse und Fazit.144
5.8 Zahlenrepräsentation.145
5.8.1 Ausgangssituation.145
5.8.2 Netzaufbau.148
5.8.3 Ergebnisse und Fazit.150
5.9 Übungsaufgaben.151
6 Datenauswertung.153
6.1 Übersicht und Lernziele.153
6.2 Einleitung.153
6.3 Visual-XSel.155
6.3.1 Datensatz einfügen.155
6.3.2 Neuronale Netze Dialogbox auswählen.157
6.3.3 Variablen auswählen.157
6.3.4 Modellparameter festlegen.161
6.3.5 Korrelationen der Datenanalyse überprüfen.163
6.3.6 Modellgewichte berechnen lassen.165
6.3.7 Kennwerte der Datenauswertung interpretieren.168
6.3.8 Zielgrößentransformation überprüfen.170
6.3.9 Zielgrößen optimieren.171
6.3.10 Zusammenhänge der unabhängigen Parameter visualisieren.172
6.3.11 Ergebnisse der Datenauswertung graphisch darstellen.173
6.4 MemBrain.176
6.4.1 Voreinstellungen anpassen.177
6.4.2
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einfügen.177
6.4.3 Verbindungen erstellen.182
6.4.4 Datensatz erstellen oder einfügen.184
6.4.5 Lernregel auswählen.187
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6.4.6 Gewichte initialisieren.191
6.4.7 Gewichte trainieren.191
6.4.8 Trainiertes Netz überprüfen.193
6.5 Übungsaufgaben.194
Literaturverzeichnis.197
Sachverzeichnis.203
Das Buch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswer¬
tung neuronaler Netze. Im Grundlagenteil werden die Kernkomponenten, Lernregeln, Netztypen,
Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze erörtert. Der Anwendungsteil bezieht sich auf
aktuelle (kognitions-tpsychologische Fragestellungen, die aus der Perspektive neuronaler Netze
dargestellt werden. Unter anderem werden das Phänomen der Farbkonstanz, die Durchführung
von Routinetätigkeiten sowie neue Erklärungsansätze zur autistischen Entwicklungsstörung und
zum seriellen Lernen besprochen. Der dritte Abschnitt des Lehrbuches widmet sich der Daten¬
auswertung mittels neuronaler Netze. Hierbei werden die - für Studierende und Dozierende im
Rahmen der Lehre kostenfrei zu beziehenden - beiden Softwareprogramme Visual-XSel und
MemBrain vorgestellt und eingehend behandelt. Im Rahmen der Diplomarbeit oder in Forschungs¬
projekten erhobene Datensätze können somit ohne weitere Vorkenntnisse und ohne Rückgriff
auf Varianz- bzw. Regressionsanalysen eigenständig ausgewertet werden. Neben zahlreichen
farbigen Illustrationen stehen auch mehrere interaktive und auf Lernförderlichkeit überprüfte
Zusatzmaterialien unter
www.neuronalesnetz.de
zur Verfügung. |
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