Zusammenfasung
In diesem Abschnitt wurde anhand des Programms HYPSI-PI.C die wohl effizienteste
neuronale Simulation unseres Standardbeispiels vorgestellt. Echtzeit-Lernen
(in der Literatur häufig auch One-Shot-Learning-Strategy genannt), wenige
Parameter, keine Gewichts- und Schwellwertdateien, perfektes interpolatorisches
Arbeiten auf den Trainingsdaten und überzeugendes Generalisieren machen
dieses Netz zu einem hervorragenden formalen neuronalen Instrument. Lediglich
die hohe Anzahl verborgener Neuronen (pro zu lernender Assoziation etwa ein
hyperbolisches Sigma-Pi-Neuron) sowie die Notwendigkeit regulärer, auf
Gittern verteilter Eingabedaten schlagen als Negativa zu Buche. Im Bereich
der Bild- und Mustererkennung und -verarbeitung kann jedoch eine
Gitterstruktur häufig als natürlich angesehen werden, so dass diese
Beschränkung dort keine entscheidende Rolle spielt.
Burkhard Lenze
Im Februar 2009