Das *staun* zum Donnerstagabend

[Frank Schönmann]

hi!

Ich behaupte mal, wenn du für diese Anwendung ein künstliches neuronales Netz
verwenden würdest, konvergiert das mit den bekannten Algorithmen nie im
Leben.
Warum sollte es? Warum sollte es müssen? Von welchen bekannten Algorithmen
sprichst Du?

Vom Backprop-Lernalgorithmus für MLP-Netze. Konvergieren sollte es, weil sonst die
Abbildung vom Eingabe- auf den Ausgaberaum nicht stabil genug ist, um ordentliche
Ergebnisse zu liefern.

Bei MLPs gibt es da IMHO gleich mehrere Probleme: Da sie einen globalen Ansatz
verfolgen, wirken sich Änderungen an einer Stelle sehr schnell auf den Rest der ganzen
Abbildung aus. Außerdem haben MLPs meiner Erfahrung nach Probleme mit sehr
hochdimensionalen Datensätzen und die Größe des Netzes ist sehr problemabhängig.
Und das Netz lässt sich auch nicht einfach um neue Neuronen erweitern, falls es zu
klein wird.

bye, Frank!