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Merkmale biologischer Netze, welche für neuronale Netze übernommen wurden Einführung Drei Arten des Lernens

Hauptkategorien

Mustererkennung: Das neuronale Netz lernt verschiedene Muster. Nach dem Lernen wird dem Netz ein Muster dargeboten. Es entscheidet, zu welcher Musterklasse es gehört. Zum Beispiel: Texterkennung. Es werden viele 'A's gelernt. Dann werden alle 'A's als 'A's erkannt.

\begin{displaymath}\mathbb{B}^{n},\mathbb{R}^{n}\longrightarrow \mathbb{B}^{m}\end{displaymath}

Funktionsapproximation: Das Netz bekommt verschiedene Stützstellen einer Funktion präsentiert. Nach dem Lernen kann es dann Funktionswerte einer Funktion berechnen. Zum Beispiel: Vorhersage von Börsenkursen2.

\begin{displaymath}\mathbb{B}^{n},\mathbb{R}^{n}\longrightarrow \mathbb{R}^{m}\end{displaymath}


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