Das *staun* zum Donnerstagabend

[Axel Richter]

Hallo,

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.

*g*
Weil nicht sein kann, was nicht sein darf?

Ich glaube nicht, dass 20Q zum Lernen im Allgemeinen in der Lage ist. Zum Lernen im Besonderen, sprich zum Assoziieren von Subjekten zu Verben und Attributen allerdings schon. Nicht jedes Neuronal-Netzwerk soll einen Menschen nachbilden ;-)).

Bei MLPs gibt es da IMHO gleich mehrere Probleme: Da sie einen globalen Ansatz
verfolgen,

Müssen Sie?

wirken sich Änderungen an einer Stelle sehr schnell auf den Rest der ganzen
Abbildung aus.

Das tun sie. Ich behaupte, Du wirst bei 20Q keinen allgemeingültigen Algorithmus finden, indem Du mehrmals an das Selbe denkst und dann einfach eine Regel hinter den Fragestellungen suchst. Es gibt keine. Außerdem behaupte ich, dass die Antwortqualität von 20Q stark von den Bemühungen der Nutzer abhängt. Wenn die Moderatoren nicht eingreifen, kannst Du das Ding völlig aus der Bahn werfen, wenn Du die Fragen einfach irgendwie beantwortest und dann der erst besten "Schätzung" zustimmst. Somit werden die Attractor-Täler bis zur Unkenntlichkeit abgeflacht oder es bilden sich sogar völlig falsche.

Sehr einfach beschrieben funktioniert es so:

Nach Ausgangssituation, beispielsweise "ein Tier", wird einfach eine Frage gestellt, die mit "Tier" verbunden ist, sprich irgendwann einmal mit Tier in Verbindung stand. Hier ist alles noch sehr zufällig. Die Antwort auf die Frage verstärkt aber eine Assoziationsrichtung, welche auf weitere Fragen deutet. Welche davon gestellt wird ist Zufall. Einige stellen stärkere Fragen-Attractors dar als andere. Diese werden bevorzugt. Die Antwort auf diese Frage wiederum verstärkt oder schwächt die Assoziationsrichtung usw. Bei ca. 20 Fragen wird eine Entscheidung (der nächste Subjekt-Attractor) erzwungen. Bei Irrtum geht's von Neuem los. Bei "nah dran" wird der beste Fragen-Attractor zum Subjekt-Attractor gestellt.

viele Grüße

Axel