Index

A
- Aktionspotentials
  - Aktivität
- Aktivierungsfunktion
  - Aktivität
- Aktivitätsfunktion
  - Aktivität
- Aktivitätslevel
  - Input
- Anwendungen
  - Anwendungen
- Anwendungen kompetitiver Netze
  - Kompetitive Netze
- Anwendungen rekurrenter Netze
  - Anwendungen von rekurrenten Netzen
- Anwendungsmöglichkeiten: Kohonennetze
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Anwendungsprobleme
  - Einleitung
- Approximation von Funktionen
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Art der Initialisierung
  - Lösungen
- Attraktor
  - Attraktorennetze
- Attraktorennetze
  - Attraktorennetze
- Aufbau: Kohonennetze
  - Aufbau
- Ausbreitungsphase
  - Training und Test
- Ausgabefunktion
  - Aktivität
- Ausgangsreize
  - Training und Test
- Autismus
  - Ausgangssituation
- Autoassociator
  - Simple Recurrent Networks
- absolutes Minimum
  - Gewichtsanpassung
  - Probleme
- arbiträrer Abbildungen
  - Simple Recurrent Networks
- autistische Entwicklungsstörung
  - Ausgangssituation
B
- Backpropagation
  - Einleitung
- Backward-Pass
  - Algorithmus
- Bassins der Attraktion
  - Attraktorennetze
- Berechnung: Kohonennetze
  - Berechnung
- Bias-Unit
  - Aktivität
- Binäre Schwellenfunktion
  - Aktivität
- biologische Plausibilität
  - Aktivität
- biologische Plausibilität
  - Probleme
  - Weitere Eigenschaften
C
- Clustern eines Inputraumes
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- Competition
  - Competitive Learning
- Concept map
  - Zfs.
- content addressability
  - Weitere Eigenschaften
- correlated teaching
  - Kompetitive Netze
D
- Delta-Regel
  - Delta-Regel
- Differenzierbarkeit
  - Aktivität
- Dimension des Netzes
  - Probleme
- Direkte Oszillation
  - Probleme
- Diskriminanzanalyse
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- direct feedback
  - Rekurrente Netze
- dynamisches Gedächtnis
  - Simple Recurrent Networks
E
- Eigenschaften neuronaler Netze
  - Eigenschaften
- Eigenschaften von Attraktorennetzen
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- Einheit
  - Units
- Elastischen Netzalgorithmus
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Erfassung nonlinearer Zusammenhänge
  - Weitere Eigenschaften
- exklusives Oder
  - Einleitung
- exzitatorisch
  - Verbindungen
F
- Faktorenanalyse
  - Kompetitive Netze
- Falsifikation
  - Probleme
- Falsifizierbarkeit
  - Probleme
- Farbkonstanz
  - Ausgangssituation
- Feedforward-Netzen
  - Rekurrente Netze
- Fehlerbestimmung
  - Algorithmus
- Fehlerterm
  - Algorithmus
- Flache Plateaus
  - Probleme
- Formalmodell des Neurons
  - Einleitung
- Forward-Pass
  - Algorithmus
- Freiheitsgrade
  - Probleme
  - Weitere Eigenschaften
- Funktionsweise menschlicher Gehirne
  - Zusammenfassung
G
- Gehirn
  - Einleitung
  - Weitere Eigenschaften
- Generalisation
  - Weitere Eigenschaften
- Generalisierung
  - Training und Test
- Gesamtfehler
  - Gewichtsanpassung
- Gesichtererkennung
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Gewicht
  - Verbindungen
- Gewichtsmatrix
  - Matrizendarstellung
- Gewichtsveränderung
  - Verbindungen
- Gewinner-Unit
  - Berechnung
- Gradient
  - Gradientenabstiegsverfahren
- Gradientenabstiegsverfahren
  - Gradientenabstiegsverfahren
- Grossberg
  - Was sind Kohonennetze?
H
- Hebb
  - Hebb-Regel
- Hebb-Regel
  - Hebb-Regel
- Hidden-Units
  - Units
- Hierarchische Modelle
  - Ausgangssituation
- Hinton
  - Einleitung
- Hubel
  - Was sind Kohonennetze?
- Hyperebene
  - Gewichtsanpassung
- hierarchische Modelle
  - Ausgangssituation
I
- Identitätsfunktion
  - Aktivität
- Immunisierungsstrategie
  - Probleme
- Indirekte Oszillation
  - Probleme
- Inhaltsabruf
  - Weitere Eigenschaften
- Initialisierung der Gewichte
  - Lösungen
- Input
  - Input
- Input-Units
  - Units
- Inputmuster
  - Berechnung
- Inputvektor
  - Berechnung
- Inverse Kinematik
  - Anwendungsmöglichkeiten
- indirect feedback
  - Rekurrente Netze
- inhibitorisch
  - Verbindungen
- interne Repräsentation der Außenwelt
  - Units
J
- Jordan-Netze
  - Simple Recurrent Networks
K
- Kante
  - Verbindungen
- Kategorienbildung
  - Weitere Eigenschaften
- Klassische Konditionierung
  - Pattern Associator
- Knoten
  - Units
- Kohonen
  - Was sind Kohonennetze?
- Kohonen Feature Maps
  - Was sind Kohonennetze?
- Kohonennetze
  - Was sind Kohonennetze?
- Kompetitive Netze
  - Kompetitive Netze
- Kontext-Einheiten
  - Simple Recurrent Networks
- Korreliertes Lernen
  - Kompetitive Netze
- kompetitive Lernen
  - Competitive Learning
- künstliche neuronale Netze
  - Einleitung
L
- Latenzzeiten
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- Layer
  - Units
- Lernen
  - Verbindungen
- Lernen arbiträrer Abbildungen
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- Lernfähigkeit
  - Weitere Eigenschaften
- Lernkonstante
  - Berechnung
- Lernparameter
  - Hebb-Regel
  - Wichtige Parameter
- Lernrate
  - Lösungen
- Lernregel
  - Lernregeln
- Lineare Aktivitätsfunktion
  - Aktivität
- Lineare Aktivitätsfunktion mit Schwelle
  - Aktivität
- Linearkombination
  - Input
- Lokale Minima
  - Probleme
- lateral feedback
  - Rekurrente Netze
- logistische Funktion
  - Aktivität
- lokale Speicherung
  - Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung
- lokale Umgebung
  - Probleme
- lokales Minimum
  - Gradientenabstiegsverfahren
M
- Matrix
  - Matrizendarstellung
- Matrixgröße
  - Wichtige Parameter
- Matrizenberechnungen
  - Einleitung
- McCulloch
  - Einleitung
- Muster
  - Units
- Mustererkennung
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Musterklassifikation
  - Kompetitive Netze
- mapping
  - Eigenschaften von Attraktorennetzen
- maps
  - Was sind Kohonennetze?
N
- Nachbarschaft
  - Berechnung
- Nachbarschaftsfunktion
  - Wichtige Parameter
- Netinput
  - Input
- Netto-Input
  - Input
- Netzeingabe
  - Input
- Netzinput
  - Input
- Netztyp
  - Netztypen
- Neue Reize
  - Training und Test
- Neuron
  - Units
- Neuronale Netze
  - Einleitung
- n-dimensionale Figuren
  - Anwendungsmöglichkeiten
O
- Okzipitallappen
  - Was sind Kohonennetze?
- Output
  - Input
- Output der zentralen Tendenz
  - Weitere Eigenschaften
- Output-Units
  - Units
P
- Parallelverarbeitung
  - Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung
- Pattern Associator
  - Pattern Associator
- Pitts
  - Einleitung
- Popper
  - Probleme
- Probleme neuronaler Netze
  - Probleme
- Propagierungsfunktion
  - Input
- Prototypen
  - Pattern Associator
- Prototypen der Kategorie
  - Weitere Eigenschaften
R
- Radius der Nachbarschaft
  - Wichtige Parameter
- Rain Man
  - Ausgangssituation
- Rauschen
  - Attraktorennetze
- Rechenaufwand
  - Probleme
- Reize
  - Units
- Rekurrente Netze
  - Rekurrente Netze
- Routinetätigkeiten
  - Ausgangssituation
- Rumelhart
  - Einleitung
- Rückkopplungen
  - Rekurrente Netze
- Rückwärtsausbreitung
  - Algorithmus
- reinforcement learning
  - Training und Test
S
- Schicht
  - Units
- Schwelle
  - Aktivität
- Self-Organizing Maps
  - Was sind Kohonennetze?
- Sigmoide Aktivitätsfunktion
  - Aktivität
- Signale
  - Units
- Simple Recurrent Network
  - Simple Recurrent Networks
- Spracherkennung
  - Anwendungsmöglichkeiten
- Startpunkt des Gradientenabstiegsverfahrens
  - Lösungen
- sensorische Erfahrung
  - Was sind Kohonennetze?
- seriell
  - Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung
- somatosensorischen und motorischen Kortex
  - Was sind Kohonennetze?
- stabiler Zustand
  - Berechnung
- supervised learning
  - Training und Test
T
- Tangens-Hyperbolicus-Funktion
  - Aktivität
- Testphase
  - Training und Test
- The Winner takes it all.
  - Competitive Learning
- Toleranz gegenüber externen Fehlern
  - Weitere Eigenschaften
- Toleranz gegenüber externen Schäden
  - Pattern Associator
- Toleranz gegenüber internen Schäden
  - Pattern Associator
  - Weitere Eigenschaften
- Trainingsphase
  - Training und Test
- Transferfunktion
  - Aktivität
- Traveling Salesman Problem
  - Anwendungsmöglichkeiten
- teaching vector
  - Training und Test
- topographischen Anordnungen
  - Was sind Kohonennetze?
U
- Unit
  - Units
- Units
  - Units
- Unterschriftenerkennung
  - Anwendungsmöglichkeiten
- unnatürliche Klassifikation
  - Kompetitive Netze
- unsupervised
  - Competitive Learning
- unsupervised learning
V
- Verbindung
  - Verbindungen
- Verhalten und Erleben
  - Einleitung
- Verlassen guter Minima
  - Probleme
- Verteilte Speicherung
  - Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung
- vollständigen Verbindungen
  - Rekurrente Netze
- von der Malsburg
  - Was sind Kohonennetze?
W
- Werbos
  - Einleitung
- Wichtige Parameter: Kohonennetze
  - Wichtige Parameter
- Wiesel
  - Was sind Kohonennetze?
- Williams
  - Einleitung
- Wissen
  - Verbindungen
X
- XOR-Problem
  - Einleitung
Z
- Zerklüftung
  - Probleme
- Zähler
  - Wichtige Parameter
- zeitlich codierte Informationen
  - Rekurrente Netze
Ü
- Übergeneralisierung
  - Pattern Associator
  - Weitere Eigenschaften
- überschwappen
  - Aktivität