Anwendungen

• Andreas Mielke, Projektplanung bei künstlichen neuronalen Netzen und Beispielanwendung aus dem medizinischen Bereich: Wer selbst ein Projekt mit Hilfe neuronaler Netze plant, der sollte einen Blick auf diese Internetseiten von Prof. Dr. Andreas Mielke werfen. Hier werden u. a. folgende Fragen aufgegriffen und beantwortet:
  • Was ist bei der Planung eines neuronalen Netzes zu beachten?
  • Wie wird ein neuronales Netz entworfen?
  • Wie lassen sich Fehler, die bei der Simulation auftreten, behandeln, und welche Informationen kann man daraus gewinnen?
  • Wie kann man mit Hilfe des neuronalen Netzes Regeln entwickeln?
  • Wie lässt sich das neuronale Netz optimieren, und wie lassen sich die erzielten Ergebnisse kontrollieren?
  Am Ende wird beispielhaft eine Anwendung aus dem medizinischen Bereich (aktiv-spezifische Immuntherapie (ASI) für Krebs) vorgestellt. Der vorliegende Text ist dabei auch als PDF-Dokument verfügbar. Stand: 11. Oktober 2007
• Andreas Teckentrup, "Einsatzmöglichkeiten selbstorganisierender neuronaler Netze in der Wirkstoffforschung": Die Dissertation aus dem Jahr 2000 von Dr. Andreas Teckentrup befasst sich mit den Anwendungsmöglichkeiten neuronaler Netze in der Wirkstoffforschung. Die vorliegende Html-Version ist dabei umfangreich bebildert. Stand: 10. April 2000
• Johannes Lampel, "JoeBot" für Counterstrike: Johannes Lampel hat mit Hilfe eines neuronalen Netzes einen sogenannten Bot (= computergesteuerte Akteure in Computerspielen, die im Mehrspielermodus die Rollen von menschlichen Spielern übernehmen) für den 3D-Shooter Counterstrike entwickelt. Zudem finden Sie hier auch eine lesenswerte, illustrierte, allgemeine Einführung zu neuronalen Netzen mit den Themen: überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen, Hebb- und Delta-Regel, Backpropagation, Momentum-Term sowie Self Organizing Maps (SOM). Das Dokument ist als pdf und (weiter unten auf der Seite) als html verfügbar. Stand: 16. November 2001
• Peter Söllner und Christian Birzer, Fingerabdruck-Erkennung: Der hier vorgestellte, sehr interessante Fingerabdruck-Scanner wurde mit Hilfe eines Kohonennetzes realisiert und erreicht Erkennungsraten zwischen 70% und 90%. Als Java-Applet lässt sich die Fingererkennung anhand von vorgegebenen Beispielen auch selbst ausprobieren. Stand: keine Angabe
• Dora Warth, "Künstliche Intelligenz: Spracherkennung und Sprachverstehen": Bei diesem Referat zum Thema Künstliche Intelligenz wird in illustrierter Weise dargelegt, wie sich u. a. mit Hilfe von neuronalen Netzen Spracherkennung und Sprachverstehen simulieren lassen. Stand: SS 1997
• Neil Fraser, "Neural Network Follies": Diese englischsprachige Seite berichtet über den spannenden Versuch des US-Pentagons in den 80er Jahren, ein neuronales Netz zu entwickeln, welches Panzer auf Bildern aufspüren sollte, die sich hinter Bäumen versteckt hielten. Zwar war das neuronale Netz zunächst tatsächlich erfolgreich und konnte sehr gut zwischen Bildern mit und Bildern ohne Panzer diskriminieren, später erkannte man jedoch den Grund für die hervorragenden Leistungen des neuronalen Netzes: Da alle Bilder mit verstecktem Panzer an einem bewölkten Tag entstanden waren, Bilder ohne Panzer jedoch an einem sonnigen Tag aufgenommen wurden, erkannte das Netz lediglich, ob der dargestellte Himmel bewölkt oder sonnig war. Stand: September 1998
• Steven M. Woodcock, "Games Making Interesting Use of Artificial Intelligence Techniques": Auf dieser englischsprachigen Seite werden interessante Informationen zu zahlreichen Computerspielen bereitgestellt, welche auf künstliche Intelligenz (u.a. verwirklicht mittels neuronaler Netze) zurückgreifen. Stand: keine Angabe
• Terrence J. Sejnowski und Charles R. Rosenberg, "Parallel Networks that Learn to Pronounce English Text": Diese Seite enthält den ursprünglichen, historisch wichtigen Artikel von Terrence Sejnowski und Charles Rosenberg aus dem Jahr 1987 zum Thema NetTalk im pdf-Format. NetTalk stellt ein neuronales Netz dar, welches einen geschriebenen, englischsprachigen Text in einen gesprochenen transformiert. Außerdem steht eine interessante Audiodatei als Demo zur Verfügung. Für NetTalk existiert auch ein eigener Wikipedia-Artikel. Stand: 1987
• Greg Siegle, "Connectionist Models of Cognitive, Affective, Brain and Behavioral Disorders": Diese (etwas verwirrend aufgemachte) Seite führt in die Thematik der Modellierung psychischer Störungen mit neuronalen Netzen ein. Nach einer Erörterung der Bedeutung des konnektionistischen Ansatzes für die klinische Forschung wird eine Einführung in die Grundlagen neuronaler Netzwerkmodelle gegeben und verschiedene Möglichkeiten der Simulation von Störungen sowie andere Dimensionen, auf denen sich die Modelle unterscheiden können, vorgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse einer metaanalytischen Untersuchung des Forschungsfeldes dargestellt und weiterführende Modellierungsvorschläge gegeben. Stand: 1998
• Ute Matecki, "Klassifikation mit Neuronalen Netzen in der Bildverarbeitung": Dieser kurze Aufsatz gibt eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze in der Bildverarbeitung, spezieller der Klassifikation von Bildern. Es wird auf den Einsatz von mehrschichtigen Perzeptrons sowie von Kohonen-Feature-Maps zur Lösung dieses Problems eingegangen. Stand: 1996
• Frank M. Thiesing, "Vorhersagen mit Neuronalen Netzen": Es wird kurz in die Nutzung neuronaler Netze zur Prognose von Zeitreihen eingeführt. Als illustrierendes Beispiel wird die Absatzprognose in einem Supermarkt ausgeführt. Stand: 1996
• Neural Networks Research Centre, Technische Universität Helsinki, "WEBSOM": Diese (unter der Leitung von Teuvo Kohonen entstandene) Anwendung des SOM-Algorithmus dient der Anordnung von Textdokumenten nach inhaltlicher Ähnlichkeit auf einer zweidimensionalen Karte. Beispielsweise wurde damit eine Karte von 7 Millionen Abstracts (von Patentdokumenten) erstellt. Auf der Seite ist eine Karte von Usenet-Newsgroups (insg. über eine Million Dokumente) zugänglich. Stand: 17. Oktober 1999
• Bernd Schneider, "Neuronale Netze für betriebliche Anwendungen: Anwendungspotentiale und existierende Systeme": Diese Arbeit referiert Anwendungsmöglichkeiten für neuronale Netze zur Lösung betrieblicher Probleme wie Prognose von Wechsel- oder Aktienkursen, Kreditwürdigkeitsanalyse, Vertriebstourenplanung oder Handschriftenerkennung. Stand: November 1993