Diplomarbeit von Michael Schindler
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2.1 Die Kopplung <strong>von</strong> Lern- und Systemdynamik 43<br />
(a) Bei vollständig entarteten Codebüchern gilt immer ar(xt)=1/M, die Relaxationszeit<br />
in (2-5) ist demnach zeitlich konstant<br />
Tr = M<br />
ε =: TL . (2-6)<br />
Sie wird hier mit TL abgekürzt, da sie im folgenden noch mehrfach verwendet wird.<br />
(b) Auch wenn das Codebuch nicht entartet ist, kann im Fall des univar-Lernens randomisierter<br />
Daten trotzdem noch <strong>von</strong><br />
Tr = M<br />
ε<br />
(2-7)<br />
ausgegangen werden, denn wegen der Eigenschaft der Load-balance (1-49) weichen<br />
die mittleren Werte der Zuständigkeiten ar(xt) nur wenig <strong>von</strong> 1/M ab. Da die<br />
Daten randomisiert sind, ist für diese Mittelung ein sehr kurzes Zeitfenster ausreichend,<br />
und man bekommt effektiv wieder die konstante Relaxationszeit M/ε.<br />
Auch der Attraktor c ∗ r der Dynamik ist, wie im Beispiel zu Abb. 11 und 12 deutlich<br />
wurde, lediglich <strong>von</strong> σ abhängig, also zeitlich konstant.<br />
(c) Werden dagegen on-line Daten gelernt, kann nicht mehr <strong>von</strong> Load-balance ausgegangen<br />
werden. Es kann gut sein, dass manche Neuronen eine Weile lang nur<br />
schwach angesprochen werden, andere dagegen stark. Bei solchen Daten ist au-<br />
ßerdem kein zeitlich konstanter Attraktor c ∗ r<br />
der Dynamik mehr gegeben, vielmehr<br />
entwickelt sich dieser selbst mit der Zeit. Somit ist im Sinne einer exponentiellen<br />
Annäherung des Codebuchzentrums cr(t) an seinen momentanen Attraktor c ∗ r (t)<br />
durch die Differentialgleichung (2-4) nur noch die instantane Relaxationszeit gege-<br />
ben,<br />
Gedächtniskerne<br />
Tr(t) =<br />
1<br />
. (2-8)<br />
εar(xt)<br />
Für den randomisierten Lerner in (b) oben ist mit Gleichung (2-5) die vollständige<br />
zeitliche Entwicklung des dynamischen Systems (2-4) gegeben. Aus dem Anfangswert<br />
cr(0) kann bei Kenntnis <strong>von</strong> Tr und dem stationären c∗ r das Codebuchzentrum cr(t) zu<br />
jedem Zeitpunkt t berechnet werden. Für on-line Daten lässt sich dies, da nur instantane<br />
Konvergenzzeiten zur Verfügung stehen, nicht so leicht aufschreiben. Dennoch gibt<br />
es immer einen zeitlichen Propagator, der dasselbe leistet. Durch rekursives Einsetzen<br />
der Update-Regel (2-2) in sich selbst können die aktuellen Codebuchzentren immer in<br />
die Form<br />
�t−1<br />
cr(t) = kr(t) cr(0) + gr(t, t ′ ) x(t ′ ) (2-9)<br />
gebracht werden. Der Propagator, der cr(0) auf cr(t) abbildet, ist hier formal in den<br />
Termen kr(t), gr(t, t ′ ) und in dem gesamten bis zum Zeitpunkt t beobachteten Datenstrom<br />
ausgedrückt. Dies ist bereits in der Einleitung für den Spezialfall eines einzelnen<br />
t ′ =0