Tabelle
2:
Tabellarische Darstellung der Kernkonzepte, Eigenschaften sowie Vor- und Nachteile der Netztypen: Pattern Associator, Rekurrente
Netze, Kompetitive Netze und Kohonennetze.
|
Pattern Associator |
Rekurrente Netze |
Kompetitive Netze |
Kohonennetze |
| Kernkonzept |
Assoziationen zwischen verschiedenen Reizpaaren bilden |
Rückkopplungen zu derselben oder einer vorherigen Schicht |
1. Erregung 2. Wettbewerb 3. Gewichts-modifikation |
Wie Kompetitive Netze, nur mit mehrdimensionaler Output-Schicht |
| Lernregel |
Hebb-Regel; Delta-Regel |
Backpropagation |
Competitive Learning |
Konzeptuell: Competitive Learning |
| Rückkopplungen? |
Nein |
Ja |
Nein |
Nein |
| Hidden-Units? |
Nein |
Können vorhanden sein |
Können vorhanden sein |
In der Regel nicht |
| Art der Lernregel? |
Supervised learning |
Supervised learning |
Unsupervised learning |
Unsupervised learning |
| Vorteile |
Einfachheit |
Entdeckung zeitlich codierter Informationen |
Biologische Plausibilität |
Biologische Plausibilität |
| Nachteile |
Keine Hidden-Units --> biologisch eher unplausibel |
"Überlaufen" der Aktivität |
"Erstarken" einzelner Output-Units verhindert "sinnvolle" Kategorisierung |
Wahl zahlreicher Parameter entscheidend für adäquate Clusterung |
Anwendungsmöglichkeiten
