Konnektionismus in Artificial Intelligence und Kognitionsforschung

1. Front Matter

   Pages I-VIII

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2. Allgemeiner Teil

   1. Connectionist Representations for Natural Language: Old and New

      • Noel E. Sharkey

      Pages 1-17

   2. Kohärenz und Monitor in Konnektionistischen Sprachproduktionsmodellen

      • Ulrich Schade

      Pages 18-27

   3. A syllable-based net-linguistic approach to lexical access

      • Claudia Kunze

      Pages 28-37

   4. A connectionist parser for context-free phrase structure grammars

      • Rolf Wilkens, Helmut Schnelle

      Pages 38-47

   5. Overcoming Limitations of Rule-Based Systems: An Example of a Hybrid Deterministic Parser

      • Stan C. Kwasny, Kanaan A. Faisal

      Pages 48-57

   6. Why Distributed Representation is Inherently Non-Symbolic

      • Tim van Gelder

      Pages 58-66

   7. Connectionist Cognition

      • Martin Kurthen, Detlef B. Linke, Patrick Hamilton

      Pages 67-74

   8. On the importance of pictorial representations for the symbolic / subsymbolic distinction

      • Michael Mohnhaupt

      Pages 75-84

   9. Struktur und Konzeptrelationen in verteilten Netzwerken

      • Martin Rotter, Georg Dorffner

      Pages 85-94

   10. Learning Sensory-Motor Coordination by Experimentation and Reinforcement Learning

       • Christian Mannes

       Pages 95-102

   11. Wissenserwerb Über Dynamische Systeme: Befunde Konnektionistischer Modellierung

       • Anette Standfuss, Knut Möller, Joachim Funke

       Pages 103-111

   12. Verwendung von neuralen Netzwerken zur Klassifikation natürlicher Objekte am Beispiel der Baumerkennung aus Farb-Infrarot-Luftbildern

       • H. Bischof, A. Pinz

       Pages 112-120

   13. A Connectionist Realization Applying Knowledge-Compilation and Auto-Segmentation in a Symbolic Assignment Problem

       • Holger G. Ziegeler, Karl W. Kratky

       Pages 121-132

   14. Buchstabenerkennung unter Berücksichtigung von kontextueller Information

       • Andreas Lebeda, Monika Köhle

       Pages 133-142

   15. Theorie und Anwendung Strukturierter Konnektionistischer Systeme

       • Thomas Waschulzik, Hans Geiger

       Pages 143-152

   16. Encoding and Decoding of Patterns which are Correlated in Space and Time

       • J. L. van Hemmen, W. Gerstner, A. Herz, R. Kühn, B. Sulzer, M. Vaas

       Pages 153-162

   17. ConSTrainer: A Generic Toolkit for Connectionist Dataset Selection

       • Apostolos N. Refenes

       Pages 163-172

   18. Beschleunigtes Lernen durch adaptive Regelung der Lernrate bei back-propagation in feed-forward Netzen

       • R. Salomon

       Pages 173-178

3. WORKSHOP: Strukturierte Netzwerkmodelle Localist Network Models

   1. Front Matter

      Pages 179-179

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Konnektionismus als Methode, Modellvorstellung, aber auch als Weltbild dringt immer mehr in die Domänen der AI (KI) und Kognitionsforschung vor. Obwohl es eine Reihe von Konferenzen gibt, die künstliche neuronale Netzwerke - die Basis des Konnektionismus - zum Inhalt haben, scheint dem Bereich der Intelligenzforschung und -modellierung mit Hilfe solcher Netzwerke vergleichsweise noch wenig Raum geboten zu werden. Die Konferenz, die vom 18. bis 21. September 1990 in Salzburg stattgefunden hat und deren Proceedings in diesem Band vorliegen, sollte diese Lücke schließen. Sie hat in Form von Vorträgen, Workshops und Panels Arbeiten zusammengebracht, die sich mit Anwendungen neuronaler Netzwerke auf Probleme der AI, mit grundlegenden Aspekten von massivem Parallelismus und Netzwerkverarbeitung in der AI sowie mit theoretischen Implikationen der Modelle auf die AI und die Kognitionsforschung im allgemeinen beschäftigen. Die vorliegenden Beiträge geben einen guten Einblick in den Stand der Forschung - besonders im deutschsprachigen Raum, aber auch darüber hinausgehend.

• Backpropagation
• Emotion
• Grammatik
• Kognition
• Lernen
• Linguistik
• Modellbildung
• Modellierung
• Sprachverarbeitung
• Wissen
• bestärkendes Lernen
• dynamische Systeme
• künstliche neuronale Netze
• natürliche Sprache
• neuronale Netzwerke

• Institut für Medizinische Kybernetik und Artificial Intelligence, Universität Wien, Wien, Österreich

  Georg Dorffner

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