Zeile 781: |
Zeile 781: |
| | | |
| = Neuronale Klassifikatoren (Farbpixelklassifikation 40- 45) = | | = Neuronale Klassifikatoren (Farbpixelklassifikation 40- 45) = |
| + | == Multi-Layer-Perzeptron == |
| + | * entspricht der Vernküpfung mehrerer linearer Klassifikatoren |
| + | * i.a. zwei Hiddenschichten mit Fermi-Ausgabefunktion |
| + | * Anlernen ist aufwendig |
| + | * Stabilitäts-Plastizitäts-Dilemma |
| + | * Gegenbeispiele fürs Training notwendig ... meist aber nicht vorhanden → Problem |
| + | * Vollständige Verkopplung der Hiddenschicht |
| + | |
| + | === Modulare Netzwerke === |
| + | * wie MLP nur das die Hiddenschicht nicht vollständig verkoppelt ist |
| + | * Ausbildung von Segmenten die sich auf spezielle Merkmale spezialisiert werden |
| + | |
| + | == RBF-Netzwerke == |
| + | * Bestehen aus Eingabe, RBF und Ausgabeschicht |
| + | * Jeder RBF-Knoten hat eine Position im Merkmalsraum |
| + | * Aktivierung durch Abstände im Merkmalsraum unter Berücksichtigung der RBF |
| + | * Zusammensetzen der Klassenregionen |
| + | |
| + | == Self Organizing Feature Maps (SOFM) == |
| + | * Nur Input/Output Schicht |
| + | * Abbilden eines Hochdiemesnioinalen Raumes auf einen niederdimensionalen |
| + | * Ähnliche Muster werden auf benachbarte Neuronen abgebildet |
| + | * Selbsständiges erkennen der Struktur der Klassen |
| + | * Bestimmen des Best Matching Neurons mittels abstand |
| + | * Anpassen der Gewichte erfolgt beim Training nach dem Abstand |
| + | ** Anfangs werden benachbarte Neuronen mit trainiert um Nachberschaft zu erhalten später dann nicht mehr |
| + | |
| = Segmentierung (Seg 1 - 8) = | | = Segmentierung (Seg 1 - 8) = |
| [[Kategorie:Studium]] | | [[Kategorie:Studium]] |