Mustererkennung mit Neuronalen Netzen - Informatik

Prinzipielle Möglichkeiten für das Lernen
in Neuronalen Netzen (1)"
Das Lernen innerhalb eines Netzes erfolgt durch
Selbstmodifikation gemäß einer festgelegten Vorschrift
(Lernregel). Prinzipiell kann der Lernprozess bestehen aus:
• Entwicklung neuer Verbindungen
• Löschen existierender Verbindungen
• Modifikation der Stärken der Verbindungen (Veränderung der Gewichte)
• Modifikation des Schwellenwertes
• Modifikation der Aktivierungs- bzw. Ausgabefunktion
• Entwickeln neuer Zellen
• Löschen bestehender Zellen
Das Lernen durch Veränderung der Gewichte und Schwellwerte
ist die am häufigsten verwendete Lernmethode.
Verfahren, die auch eine Veränderung der Topologie
beinhalten, haben in der Forschung eine gewisse Bedeutung,
jedoch noch nicht in der praktischen Anwendung.
Bildverarbeitung und Biometrik
SS13 7.17