Zusammenfassung
In diesem Kapitel behandeln wir selbstorganisierende Netze. Der Hauptunterschied gegenüber konventionellen Modellen besteht darin, daß bei selbstorganisierenden Netzen keine explizite Ausgabe vorgeschrieben ist und daher keine Fehlerfunktion für das Netz definiert werden kann. Dennoch führt der Lernvorgang zur Festlegung bestimmter Netzgewichte in einem selbstgesteuerten, stochastischen Prozeß.
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© 1993 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
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Rojas, R. (1993). Kohonens topologieerhaltende Abbildungen. In: Theorie der neuronalen Netze. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-61231-2_15
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-61231-2_15
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