Das Streben nach Konsistenz im Entscheidungsprozess

THEORETISCHER TEIL 34
werden zwischen den Input- und Output-Einheiten angeordnet und sind nicht sichtbar. Eine
zweite wichtige Unterscheidung, auf die Rumelhart, Hinton et al. (1986) hinweisen, bezieht
sich auf die Konnektivität zwischen Einheiten. Grundsätzlich werden exzitatorische
Verbindungen, in denen zwei Einheiten in positiver Relation (sich unterstützen, zusammengehören
etc.) zueinander stehen, von inhibitorischen Verbindungen, in denen zwei Einheiten
in negativer Relation zueinander stehen (sich widersprechen, nicht zusammengehören etc.)
differenziert. Die Summe der Inputs, die eine Einheit von anderen, mit ihr verbundenen
Einheiten erhält, kann nun entweder über alle Einheiten hinweg oder separat für Einheiten
mit exzitatorischer und inhibitorischer Verbindung berechnet werden. Drittens ist der
Hinweis der Autoren hervorzuheben, dass Lernen erst durch die Modifikation der
Verbindungen erzielt wird. Dies ist nicht zu verwechseln mit der Veränderung der
Aktivation der Knoten. Diese Aspekte der PDP-Modelle geben ihnen bedeutende
Eigenschaften wie die Fähigkeiten, trotz Fehler in dem Informationsmuster die richtige
Lösung zu generieren, unvollständige Muster zu ergänzen und Muster wiederherzustellen
(McClelland, Rumelhart & Hinton, 1986). Ein weitere wichtige Eigenschaft von PDP-
Modellen ist, dass sie in ihrem Aufbau und ihrer Funktionsweise Netzwerken aus Neuronen
ähneln, wobei explizit darauf hingewiesen wird, dass keine Modellierung von Neuronen
angestrebt wird, sondern eine durch Neuronen inspirierte Modellierung kognitiver Prozesse
(McClelland, Rumelhart & Hinton, 1986). Die von Rumelhart, Hinton et al. (1986)
vorgenommene Einteilung in bottom-up-, top-down- und interaktive Systeme kann
dahingehend vergröbert werden, dass zwischen Modellen ohne Feedback und mit Feedback
differenziert wird (vgl. Read et al., 1997). Feedback kann dadurch realisiert werden, dass
sich Einheiten wechselseitig beeinflussen, die Verbindung zwischen ihnen also bidirektional
ist. Nach Read et al. (1997) kann hinzugefügt werden, dass zudem die Aktivationen der
Knoten über mehrere Durchgänge hinweg aktualisiert werden, während in feed-forward-
Netzwerken nur ein Durchgang erfolgt. Feedback-Netzwerke werden auch als Parallel
Constraint Satisfaction (PCS)-Modelle bezeichnet, da sie eine parallele Befriedigung
multipler constraints ermöglichen. 3 Das Finden dieser Lösung erstreckt sich über mehrere
Updating-Durchgänge mit entsprechenden Feedbacks, so dass diese Modelle dynamisch
sind. Smith (1996) ergänzt bezüglich der Klassifikation der Netzwerke, dass sowohl feedforward-
als auch feedback-Netzwerke selbstverständlich ein Teil bzw. ein Modul eines
3 Zu unterscheiden ist zwischen soft constraints, deren Erfüllung wünschenswert ist, und hard constraints,
deren Erfüllung unverzichtbar ist (Shultz und Lepper, 1996). In den folgenden Modellen liegen soft constraints
vor.