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Selbstorganisierende Neuronale Netze auf Transputern

  • A. Ultsch
  • G. Guimaraes
  • D. Korus
  • H. Li
Part of the Informatik aktuell book series (INFORMAT)

Zusammenfassung

Künstliche Neuronale Netze (KNN), insbesondere Kohonen-Netze, sind zur Klassifizierung von Daten geeignet, da sie die topologischen Eigenschaften von Eingabedaten hoher Dimensionalität auf einen niedrigdimensionalen Raum (Ebene) abbilden können. Die Implementierung der Kohonen-Netze wird auf Transputem realisiert, da hier die inhärente Parallelität der Neuronen auf eine parallele Verarbeitung auf den Transputem fast vollständig übertragen werden kann. Demzufolge werden die Neuronen eines Gitters nach dem “interlaced”-Verfahren auf die Transputer verteilt. Dies führt zu einer geeigneten Auslastung der Transputer. Nach dem Anlernen werden die KNN mittels der U-Matrix-Methode visuell aufbereitet, um somit eine Klassifizierung vornehmen zu können.

Schlüsselworte

Neuronale Netze Selbstorganisierende Merkmalskarten Kohonen Transputer U-Matrix 

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Literatur

  1. [ELLINGER 92]
    Ellinger, Diplomarbeit Fachbereich Elektrotechnik, Dortmund 1992.Google Scholar
  2. [GELERNTER 87]
    Gelernter, D. “Das Programmieren modemster Computer” Spektmm der Wissenschaft, 12/1987, S. 74–82.Google Scholar
  3. [GOORHUIS et.al 90]
    Goorhuis, FL, Gürman, N., Montigel, M., Thalmann, L.: Neuronale Netze und Regelbasierte Systeme: Ein hybrider Ansatz. Gelbe Berichte des Dept. hifomiatik der ETH Zürich, Nr. 131. Zürich, 1990.Google Scholar
  4. [KLEIN 92]
    Klein, R.D. “Der Einsatz von T22x Transputern als Kommunikationsprozessor in auf i860 Prozessoren basierenden MIMD-Supercomputer” Abstraktband TAT’92, Aachen 1992, S.81.Google Scholar
  5. [KOHONEN 89]
    Kohonen, T. “Self-Organization and Associative Memory” Springer 19893.Google Scholar
  6. [PALM/RÜCKERT/ULTSCH 91]
    Palm, G., Rückert, U., Ultsch, A.: Wissensverarbeitung in neuronaler Architektur, in: Proceedings des 4 Int. GI-Kongreß Wissensbasierter Systeme, München, 1991.Google Scholar
  7. [SIEMON/ULTSCH 90]
    Siemon, H.P. & Ultsch, A. “Kohonen Networks on Transputers: Implementation and Animation” INNC Paris 1990, S. 643–646.Google Scholar
  8. [ULTSCH/ SIEMON 90]
    Ultsch, A. & Siemon, H. P. “Kohonen’s Seif Organizing Feature Maps for Exploratory Data Analysis” xx INNC Paris 1990, S.305–308.Google Scholar
  9. [ULTSCH 91]
    Ultsch, A.: Konnektionistische Modelle und ihre Integration mit wissensbasierten Systemen, Internal Report Nr. 396, University of Dortmund, Germany, Februar 1991.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1993

Authors and Affiliations

  • A. Ultsch
    • 1
  • G. Guimaraes
    • 1
  • D. Korus
    • 1
  • H. Li
    • 1
  1. 1.FB Infonnatik, LS VIUniversität DortmundDortmund-50Deutschland

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