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Ein kleiner Überblick über Neuron
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Vorwörtchen „Diese Arbeit ist ur
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Fähigkeiten hat, als im Manuskript
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die liberaleren Lizenzen unterstehe
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Weiterhin danke ich der gesamten Ma
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2.5 Technische Neuronen als Karikat
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5.7.3 Wahl der Aktivierungsfunktion
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11.3 Erweiterungen . . . . . . . .
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Teil I Von der Biologie zur Formali
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Gehirn Computer Anzahl Recheneinhei
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Welche Arten von Neuronalen Netzen
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Abbildung 1.2: Der Roboter wird in
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Abbildung 1.4: Einige Urgesteine de
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1960 stellen Bernard Widrow und Mar
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1983 wird von Fukushima, Miyake und
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Kapitel 2 Biologische Neuronale Net
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Abbildung 2.1: Skizze des zentralen
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schenhirns ist das Medium zwischen
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liegt meistens an den Dendriten ein
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2.2.2.1 Neuronen erhalten ein elekt
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2.2.2.2 Veränderungen im Membranpo
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Zellinneren heraus. Zusätzlich ist
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des Aktionspotentials, technisch au
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Abbildung 2.5: Facettenaugen einer
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als reine Top-Down-Struktur kenneng
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10 11 Neurone besitzt ein Mensch. D
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Übungsaufgaben Aufgabe 4. Es wird
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3.2 Bestandteile Neuronaler Netze E
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3.2.1 Verbindungen übertragen Info
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Definition 3.6 (Aktivierungsfunktio
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f(x) 1 0.5 0 −0.5 −1 Heaviside
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3.3.1 FeedForward-Netze bestehen au
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i1 i2 h1 h2 h3
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1 2 3 4 5
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1 ❚ ❚ ❃ ❚❚ ❃ ❚
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Θ1 ❇❇❇ ❇❇❇ ❇❇ ⑤
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3.6.2 Asynchrone Aktivierung Hier
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Ausgabe hervorrufen. Betrachten wir
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Kapitel 4 Grundlagen zu Lernprozess
- Seite 87 und 88:
Definition 4.1 (Trainingsmenge). Al
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Lernverfahren nötigenfalls eingehe
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als Fehlervektor, manchmal auch als
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Trainingsbeispiele herum mit der Au
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Der Root-Mean-Square wird allgemein
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Typische Lernkurven können auch ei
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Hierbei ist der Gradient ein Vektor
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4.5.1.2 Flache Plateaus in der Fehl
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Abbildung 4.5: Skizze zum Trainings
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esprechen. Hierbei wird unterschied
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Teil II Überwacht lernende Netzpar
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Gewissermaßen stellt eine binäre
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dient und fest gewichtete Verbindun
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❆ ❆ 1❆ ❆ 1 ❆ ⑥⑥⑥
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1: while ∃p ∈ P and Fehler zu g
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5 4 3 2 1 0 −2 −1 w1 0 1 2 Abbi
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(da sich der Gesamtfehler Err(W ) a
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Allerdings: Wir haben die Herleitun
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Abbildung 5.7: Lineare Separierung
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n Anzahl binärer Funktionen davon
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i1 ⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧⑧ ❅
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ihre Größe δi für ein Neuron i
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abhängig ist vom Vektor sämtliche
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- natürlich nur für den Fall, das
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das Verständnis für beide Regeln
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Lernrate: Backpropagation benutzt s
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unser neues ηi,j(t), in dem wir da
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5.6.1 Masseträgheit zum Lernproze
- Seite 144 und 145:
Das Lernverfahren Quickpropagation
- Seite 146 und 147:
Es kann, wie schon gesagt, mathemat
- Seite 148 und 149:
Für Aufgaben der Mustererkennung 6
- Seite 150 und 151:
Ein 8-1-8-Netz funktioniert nicht m
- Seite 153 und 154:
Kapitel 6 Radiale Basisfunktionen R
- Seite 155 und 156:
②②②②②②②②②② ❊
- Seite 157 und 158:
h(r) 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Gauss−Gloc
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−0.5 −1 0 0.5 1 1.5 2 −2 −0
- Seite 161 und 162:
6.2.2.1 Gewichte können einfach al
- Seite 163 und 164: verwenden. Die Moore-Penrose-Pseudo
- Seite 165 und 166: Ich möchte noch einmal ausdrückli
- Seite 167 und 168: Abbildung 6.7: Beispiel einer ungle
- Seite 169 und 170: Da die Herleitung dieser Terme sich
- Seite 171 und 172: Eingabedimension: Bei RBF-Netzen is
- Seite 173 und 174: Kapitel 7 Rückgekoppelte Netze Ged
- Seite 175 und 176: i1 ⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥⑥
- Seite 177 und 178: Definition 7.3 (Elmannetz). Ein Elm
- Seite 179 und 180: i1 ❖❯ ❖❯ ❖❯ i2 ❖❯
- Seite 181 und 182: Kapitel 8 Hopfieldnetze In einem ma
- Seite 183 und 184: Definition 8.1 (Hopfieldnetz). Ein
- Seite 185 und 186: f(x) 1 0.5 0 −0.5 −1 Heaviside
- Seite 187 und 188: estimmt, wobei die Diagonale der Ma
- Seite 189 und 190: Eine weitere Variante wäre eine dy
- Seite 191 und 192: zwischendurch für kurze Zeit stabi
- Seite 193 und 194: Kapitel 9 Learning Vector Quantizat
- Seite 195 und 196: Abbildung 9.1: Beispielquantisierun
- Seite 197 und 198: Initialisierung: Wir platzieren uns
- Seite 199: Teil III Unüberwacht lernende Netz
- Seite 202 und 203: 10.1 Aufbau einer Self Organizing M
- Seite 204 und 205: Abstandsberechnung von jedem Neuron
- Seite 206 und 207: i 1 k k
- Seite 208 und 209: h(r) f(x) 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Gauss
- Seite 210 und 211: 1 4 ❃❃❃ ❃❃❃ ❃❃
- Seite 212 und 213: zur Optimaltopologie, da sie nur we
- Seite 216 und 217: Abbildung 10.8: Training einer SOM
- Seite 218 und 219: Abbildung 10.9: Eine Figur, die ver
- Seite 220 und 221: kann aber das dauernde Sortieren de
- Seite 222 und 223: Übungsaufgaben Aufgabe 18. Mit ein
- Seite 224 und 225: i1 ✡ ✡✡✡✡✡✡✡✡✡
- Seite 226 und 227: Ausgabeneuron hinzufügt. Das aktue
- Seite 229: Teil IV Exkurse, Anhänge und Regis
- Seite 232 und 233: sein, und der Abstand zwischen zwei
- Seite 234 und 235: Achtung, auch hier gibt es Spezialf
- Seite 236 und 237: Sei weiterhin b(p) der durchschnitt
- Seite 238 und 239: Abbildung A.2: Aufbau eines ROLF-Ne
- Seite 240 und 241: A.5.2.3 Nach Bedarf werden neue Neu
- Seite 242 und 243: Abbildung A.3: Ablauf des Clusterin
- Seite 244 und 245: Übungsaufgaben Aufgabe 19. Bestimm
- Seite 246 und 247: Abbildung B.1: Eine Funktion x der
- Seite 248 und 249: xt−3 xt−2 xt−1 xt Prediktor
- Seite 250 und 251: xt−3 xt−2 xt−1 xt Prediktor
- Seite 252 und 253: xt−3 yt−3 xt−2 yt−2 xt−1
- Seite 254 und 255: Information gegeben, wie stark der
- Seite 256 und 257: schlechte Erfahrungen, Belohnung un
- Seite 258 und 259: × × Abbildung C.1: Eine graphisch
- Seite 260 und 261: Es ist für den Agenten aber nicht
- Seite 262 und 263: Je weiter die Belohnung weg ist, um
- Seite 264 und 265:
den Exploitation-Ansatz und ist erf
- Seite 266 und 267:
Verhaltensweisen den Return des Rob
- Seite 268 und 269:
V Π V ∗ Π∗ Abbildung C.4:
- Seite 270 und 271:
-1 -6 -5 -4 -3 -2 -1 -14 -13 -12 -2
- Seite 272 und 273:
Genau wie wir durch Erfahrung lerne
- Seite 274 und 275:
Wir schlüsseln wieder die (zur Ler
- Seite 276 und 277:
Ziel unseres Systems ist zu lernen,
- Seite 279 und 280:
Literaturverzeichnis [And72] James
- Seite 281 und 282:
[Kau90] L. Kaufman. Finding groups
- Seite 283:
[SG06] A. Scherbart and N. Goerke.
- Seite 286 und 287:
5.5 Fehlerfläche eines Netzes mit
- Seite 289 und 290:
Index * 100-Schritt-Regel . . . . .
- Seite 291 und 292:
G Ganglienzelle . . . . . . . . . .
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csiehe Zentrum eines RBF-Neurons, s
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R Rückenmark . . . . . . . . . . .
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