Zusammenfassung
Der Begriff, der sich mehr oder weniger erkennbar als roter Faden durch unsere Betrachtungen zieht, ist der des Modells. Ob ein Modell als Algorithmus, System, Differentialgleichung oder anders festgelegt ist, in jedem Fall besitzt es variable, offengehaltene Elemente (Parameter, Koeffizienten usw.), die seine Anpassung an ein konkretes Signal, eine Objektrealisierung, eine gegebene Klassifikationsaufgabe usw. ermöglichen. Für diese Elemente haben wir im Zusammenhang mit der Klassifikation den Begriff Modellinformation M k benutzt (Seite 296), den wir jetzt etwas allgemeiner betrachten wollen.
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Literatur
Rosenblatt, F.: The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review 65 (1958), S. 386–408.
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© 1998 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Hoffmann, R. (1998). Modellanpassung, Adaption und Lernen. In: Signalanalyse und -erkennung. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-58798-6_8
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