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Inhaltsangabe
1 Von der klassischen AI zum Konnektionismus.- 1.1 Allgemeines.- 1.2 Die Annahmen der AI.- 1.2.1 Hintergründe der Physical Symbol System Hypothesis.- 1.2.1.1 Erklärbarkeit der Modelle.- 1.2.1.2 Die Church-Turing These.- 1.2.1.3 Prozeßstrukturen auf Makroebene.- 1.3 Ebenen kognitiver Prozesse.- 2 Konnektionismus eine Einführung.- 2.1 Allgemeines.- 2.1.1 Das XOR-Netz.- 2.2 Repräsentation die klassische Unterscheidung.- 2.3 Programmieren von konnektionistischen Netzwerken.- 2.3.1 Prinzipien des konnektionistischen Lernens.- 2.3.1.1 Das Hebb sche Prinzip.- 2.3.1.2 Erweiterung der Hebb schen Regel.- 2.3.1.3 Von der Delta Rule zur Backpropagation.- 2.4 Netzwerkgrundtypen.- 2.4.1 Feedforward-Verbindungen zwischen Layern.- 2.4.1.1 Assoziationsnetzwerke (Pattern Associators).- 2.4.1.2 Einige Beispiele.- Das Erlernen der XOR-Funktion.- NetTalk und NETZSPRECH.- Das Erlernen von Past Tense Formen im Englischen.- 2.4.1.3 Bidirektionale Assoziation (BAM).- 2.4.2 Vollverbindungen innerhalb eines Layers.- 2.4.2.1 Interactive Activation.- 2.4.2.2 Hopfield Netze.- 2.4.3 Andere Grundtypen.- 2.4.3.1 Partielle Verbindungen.- 2.4.3.2 Eins-zu-Eins Verbindungen.- 2.4.4 Zusammengesetzte Netzwerkmodelle.- 2.4.4.1 Competitive Learning.- 2.4.4.2 Counterpropagation.- 2.4.4.3 Topological Feature Maps.- 2.4.4.4 Adaptive Resonance Theory (ART).- 2.4.4.5 Rekurrente Feedforward-Netzwerke.- 2.4.5 Stochastische Modelle.- 2.4.6 Netzwerke höherer Ordnung.- 2.4.7 Klassifikation von Netzwerkgrundtypen.- 2.5 Aspekte von konnektionistischen Modellen.- 2.5.1 Parallelität und Verteiltheit.- 2.5.2 Adressierbarkeit anhand des Inhalts.- 2.5.3 Constraint Satisfaction.- 3 Neuronale Netzwerke Eine nähere Betrachtung.- 3.1 Ein mathematischer Abriß der Aktivierungsausbreitung (Update).- 3.1.1 Update im assoziativen Netz.- 3.1.1.1 Lineare Abhängigkeiten.- 3.1.1.2 Vektorähnlichkeit und Netzwerkantwort.- 3.1.1.3 Hidden Units und lineare Trennbarkeit.- 3.1.1.4 Partielle Verbindungen.- 3.1.2 Die Kombination von Assoziation und WTA.- 3.1.3 Update mit Vollverbindungen.- 3.1.3.1 Die Möglichkeiten der Kompetition.- 3.1.3.2 Stabilität und Liapunov-Funktionen.- 3.1.4 Stochastisches Update.- 3.2 Ein mathematischer Abriß der Lernregeln.- 3.2.1 Die Grenzen der Hebb schen Regel.- 3.2.2 Das Wesen der Delta-Regel.- 3.2.3 Backpropagation als Optimierungsvorgang.- 3.2.4 Lernen mit Vollverbindungen.- 3.2.5 Stochastisches Lernen.- 3.2.6 Zusammenfassung.- 3.3 Verteilte Aktivierungsmuster.- 3.3.1 Die Bedeutung verteilter Aktivierungsmuster.- 3.3.2 Features und Microfeatures.- 3.3.3 Coarse Coding.- 3.3.4 Conjunctive Coding.- 3.3.5 Zufälliger m aus n Code.- 3.3.6 Selbstorganisation.- 4 Das Sub-Symbolische Paradigma.- 4.1 Von Hofstadter zu Smolensky.- 4.2 Die Gebirgsanalogie.- 4.3 Die symbolische Annäherung.- 4.4 Als Beispiel: Buchstabenerkennung.- 4.4.1 Features ersetzen den vollständigen Zustand.- 4.4.2 Zwischenzustände und Kontext.- 4.4.3 Der Versuch der symbolischen Annäherung und die sub-symbolische Antwort.- 4.5 Die Gegenprobe: identifizierbare Features.- 4.6 Die konnektionistische Version des Sub-symbolischen Paradigmas.- 5 Repräsentation und Selbstorganisation.- 5.1 Allgemeines.- 5.2 Symbolische Repräsentation.- 5.3 Sub-symbolische Repräsentation.- 5.4 Die Notwendigkeit eines Interpreters.- 5.5 Was aber passiert in Hidden Units?.- 5.6 Warum wurde Repräsentation als so wichtig eingeschätzt?.- 5.7 Kognitive Modelle ohne Repräsentation? Das Tower-Bridge Bild.- 5.7.1 Repräsentation auf Metaebene.- 5.7.2 Repräsentationsfreie konnektionistische Modelle.- 5.8 Sub-Symbolische Repräsentation Das Binding Problem .- 5.8.1 Die Tensor-Produkt Repräsentation.- 5.8.2 Binding Problem: Fragen und Beobachtungen.- 5.8.3 Kompositionalität.- 6 Symbole in sub-symbolischen Modellen.- 6.1 Allgemeines.- 6.2 Symbole und Informationstheorie.- 6.3 Die Rolle symbolischer Muster.- 6.4 Darstellung von Symbolen in konnektionistischen Netzwerken.- 6.4.1 Lokale Realisierung.- 6.4.2 Lokale Realisieru
1 Von der klassischen AI zum Konnektionismus.- 1.1 Allgemeines.- 1.2 Die Annahmen der AI.- 1.2.1 Hintergründe der Physical Symbol System Hypothesis.- 1.2.1.1 Erklärbarkeit der Modelle.- 1.2.1.2 Die Church-Turing These.- 1.2.1.3 Prozeßstrukturen auf Makroebene.- 1.3 Ebenen kognitiver Prozesse.- 2 Konnektionismus eine Einführung.- 2.1 Allgemeines.- 2.1.1 Das XOR-Netz.- 2.2 Repräsentation die klassische Unterscheidung.- 2.3 Programmieren von konnektionistischen Netzwerken.- 2.3.1 Prinzipien des konnektionistischen Lernens.- 2.3.1.1 Das Hebb sche Prinzip.- 2.3.1.2 Erweiterung der Hebb schen Regel.- 2.3.1.3 Von der Delta Rule zur Backpropagation.- 2.4 Netzwerkgrundtypen.- 2.4.1 Feedforward-Verbindungen zwischen Layern.- 2.4.1.1 Assoziationsnetzwerke (Pattern Associators).- 2.4.1.2 Einige Beispiele.- Das Erlernen der XOR-Funktion.- NetTalk und NETZSPRECH.- Das Erlernen von Past Tense Formen im Englischen.- 2.4.1.3 Bidirektionale Assoziation (BAM).- 2.4.2 Vollverbindungen innerhalb eines Layers.- 2.4.2.1 Interactive Activation.- 2.4.2.2 Hopfield Netze.- 2.4.3 Andere Grundtypen.- 2.4.3.1 Partielle Verbindungen.- 2.4.3.2 Eins-zu-Eins Verbindungen.- 2.4.4 Zusammengesetzte Netzwerkmodelle.- 2.4.4.1 Competitive Learning.- 2.4.4.2 Counterpropagation.- 2.4.4.3 Topological Feature Maps.- 2.4.4.4 Adaptive Resonance Theory (ART).- 2.4.4.5 Rekurrente Feedforward-Netzwerke.- 2.4.5 Stochastische Modelle.- 2.4.6 Netzwerke höherer Ordnung.- 2.4.7 Klassifikation von Netzwerkgrundtypen.- 2.5 Aspekte von konnektionistischen Modellen.- 2.5.1 Parallelität und Verteiltheit.- 2.5.2 Adressierbarkeit anhand des Inhalts.- 2.5.3 Constraint Satisfaction.- 3 Neuronale Netzwerke Eine nähere Betrachtung.- 3.1 Ein mathematischer Abriß der Aktivierungsausbreitung (Update).- 3.1.1 Update im assoziativen Netz.- 3.1.1.1 Lineare Abhängigkeiten.- 3.1.1.2 Vektorähnlichkeit und Netzwerkantwort.- 3.1.1.3 Hidden Units und lineare Trennbarkeit.- 3.1.1.4 Partielle Verbindungen.- 3.1.2 Die Kombination von Assoziation und WTA.- 3.1.3 Update mit Vollverbindungen.- 3.1.3.1 Die Möglichkeiten der Kompetition.- 3.1.3.2 Stabilität und Liapunov-Funktionen.- 3.1.4 Stochastisches Update.- 3.2 Ein mathematischer Abriß der Lernregeln.- 3.2.1 Die Grenzen der Hebb schen Regel.- 3.2.2 Das Wesen der Delta-Regel.- 3.2.3 Backpropagation als Optimierungsvorgang.- 3.2.4 Lernen mit Vollverbindungen.- 3.2.5 Stochastisches Lernen.- 3.2.6 Zusammenfassung.- 3.3 Verteilte Aktivierungsmuster.- 3.3.1 Die Bedeutung verteilter Aktivierungsmuster.- 3.3.2 Features und Microfeatures.- 3.3.3 Coarse Coding.- 3.3.4 Conjunctive Coding.- 3.3.5 Zufälliger m aus n Code.- 3.3.6 Selbstorganisation.- 4 Das Sub-Symbolische Paradigma.- 4.1 Von Hofstadter zu Smolensky.- 4.2 Die Gebirgsanalogie.- 4.3 Die symbolische Annäherung.- 4.4 Als Beispiel: Buchstabenerkennung.- 4.4.1 Features ersetzen den vollständigen Zustand.- 4.4.2 Zwischenzustände und Kontext.- 4.4.3 Der Versuch der symbolischen Annäherung und die sub-symbolische Antwort.- 4.5 Die Gegenprobe: identifizierbare Features.- 4.6 Die konnektionistische Version des Sub-symbolischen Paradigmas.- 5 Repräsentation und Selbstorganisation.- 5.1 Allgemeines.- 5.2 Symbolische Repräsentation.- 5.3 Sub-symbolische Repräsentation.- 5.4 Die Notwendigkeit eines Interpreters.- 5.5 Was aber passiert in Hidden Units?.- 5.6 Warum wurde Repräsentation als so wichtig eingeschätzt?.- 5.7 Kognitive Modelle ohne Repräsentation? Das Tower-Bridge Bild.- 5.7.1 Repräsentation auf Metaebene.- 5.7.2 Repräsentationsfreie konnektionistische Modelle.- 5.8 Sub-Symbolische Repräsentation Das Binding Problem .- 5.8.1 Die Tensor-Produkt Repräsentation.- 5.8.2 Binding Problem: Fragen und Beobachtungen.- 5.8.3 Kompositionalität.- 6 Symbole in sub-symbolischen Modellen.- 6.1 Allgemeines.- 6.2 Symbole und Informationstheorie.- 6.3 Die Rolle symbolischer Muster.- 6.4 Darstellung von Symbolen in konnektionistischen Netzwerken.- 6.4.1 Lokale Realisierung.- 6.4.2 Lokale Realisieru
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