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Neuronale Modelle von Expertenwissen

  • Heinrich Braun

Zusammenfassung

Bei der Repräsentation von Wissen unterscheiden wir die explizite und die implizite Repräsentation. Bei der expliziten Repräsentation setzt sich das Gesamtwissen zusammen aus lokal begrenztem Einzelwissen wie z.B. einzelnen Fakten oder Regeln. Bei der impliziten Repräsentation existiert keine solche Abgrenzung, vielmehr basiert das Gesamtwissen auf dem komplexen Zusammenwirken vieler Einzelkomponenten. Beispiele hierfür sind im Bereich der neuronalen Netzmodelle das Multilayer Perceptron und die Boltzmann-Maschine [Ackley, Hinton, Sejnowski 85], [Hinton, Sejnowski 86]. In beiden Modellen wird das Gesamtverhalten durch ein global wirkendes Gradientenabstiegsverfahren optimiert, d.h. es werden bei jedem zu lernenden Beispiel (Assoziation) alle Parameter des Netzes gleichzeitig verändert.

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Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1997

Authors and Affiliations

  • Heinrich Braun
    • 1
  1. 1.KarlsruheGermany

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