Simulation Rekursiver Auto-Assoziativer Speicher (RAAM) durch Erweiterung eines klassischen Backpropagation-Simulators

Description

Rekursive Auto-Assoziative Speicher (RAAM) sind spezielle Neuronale Netze (NN),
die in der Lage sind, hierarchiche Strukturen zu verarbeiten. Bei der
Simulation dieser Netze gibt es einige Besonderheiten, wie z.B. die dynamische
Trainingsmenge, zu beachten. In der Arbeit werden diese und die daraus
resultierenden angepassten Lernalgorithmen erörtert. Außerdem wird ein
normaler Backpropagation-Simulator (Xerion) um die Fähigkeiten für die
Simulation von RAAMs erweitert.

Links & Downloads

1. urn:nbn:de:swb:ch1-200300536
2. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A17995
3. https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17995/attachment/ATT-0/
4. https://monarch.qucosa.de/api/qucosa%3A17995/attachment/ATT-1/
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Tags

info:eu-repo/classification/ddc/004

ddc:004

Neuronales Netz

Backpropagation-Algorithmus

Hierarchische Struktur

Simulation

RAAM

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:17995
Date	06 June 2003
Creators	Seifert, Christin, Parthey, Jan
Contributors	Technische Universität Chemnitz
Source Sets	Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
Language	German
Detected Language	German
Type	doc-type:StudyThesis, info:eu-repo/semantics/StudyThesis, doc-type:Text
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess