Entwurf und Aufbau eines Systems zur Mustererkennung auf Basis von binär gekoppelten Hopfield-Gardner neuronalen Netzwerken
URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2009/81/ |
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Dokumentart: | Studienarbeit |
Sprache: | Deutsch |
Erstellungsjahr: | 1995 |
Publikationsdatum: | 03.11.2009 |
SWD-Schlagwörter: | Bilderkennung, Mustererkennung, Künstliche Intelligenz |
Freie Schlagwörter (Deutsch): | neuronale Netze |
Freie Schlagwörter (Englisch): | image recognition, pattern recognition, artificial intelligence |
DDC-Sachgruppe: | Informatik |
BK - Klassifikation: | 54.74 , 54.72 |
Kurzfassung auf Deutsch:
Topologische Charakteristika künstlicher neuronaler Netze sind die massive Parallelität sowie der hohe Konnektionismus der i.a. einfachen, oft hierarchisch angeordneten Berechnungselemente. Anwendung finden KNN u.a. in Bereichen wie Computervision, Roboterkinematik, Mustererkennung oder Datenkompression, in denen konventionelle algorithmische Ansätze versagen bzw. zu aufwendig sind sowie bei der Modellierung biologischer Systeme (Vgl. [Roj93]). Als wichtige Typen seien hier mehrschichtige Perzeptronen-Netzwerke, Hopfield-Gardner Netzwerke, Boltzmann-Maschinen und ART Netzwerke genannt. Bei der Implementierung von KNN unterscheidet man zwischen Softwaresimulationen auf konventionellen Von-Neumann-Architekturen, dem Einsatz von Multiprozessorsystemen sowie Lösungen mit Spezialhardware. Während Softwaresimulationen geeignet sind zur Untersuchung von Netzeigenschaften sowie zur Überprüfung von Algorithmen bei geringer Netzgröße, erfordern Praxisanwendungen innovative Ansätze, um den Anforderungen in bezug auf die Rechenzeit wegen der Komplexität der Berechnungen gerecht zu werden. Zugleich sind aber auch kostengünstige wie effiziente Lösungen gefordert. Für eine umfassende Darstellung von Hardwareimplementierungen künstlicher neuronaler Netze sei auf [GP94] verwiesen.
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