Abstracts der COWAN'94

Struktur-restingierte Neuronale Netze

Daniel Christoph Meier
Institut für Informatik der Universität Zürich

Schon Occam, Akeike und Wapnik Tschervonenkis haben Zusammenhänge zwischen Generalisierungsfähigkeit, Anzahl nötiger Beispiele und der Anzahl möglicher Konzepte für Neuronale Netze festgestellt. Auf Grund dieser Erkenntnisse folgt, daß für Echt-Welt-Probleme (zum Beispiel Handschriften und Spracherkennung) keine allgemeinen, universellen Klassifikationen verwendet werden sollen. Wir schlagen im folgenden die Idee der struktur-restringierten Neuronalen Netze vor. Die Idee für die Entwicklung dieser Netze steht im engen Zusammenhang mit der Theorie von Abu-Mostafa über Lernen durch Hinweise. Jedoch soll der Hinweis nicht direkt in die Lernregel eingebaut werden, sondern in die Struktur des Netzes. Die Idee des induktiven Lernens durch Strukturrestriktionen wird am Beispiel von vorwärtsgerichteten Neuronalen Netzen und der gelernten Vektorquantifizierung dargestellt. In einem Ausblick gehen wir dann auf die Anwendung der Strukturrestriktionen auf Assoziativspeicher und Zentralemustergeneratoren ein.

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