Das *staun* zum Donnerstagabend

[Frank Schönmann]

hi!

Weil einem ein nicht konvergierendes Netz nicht bringt? Ansonsten liefert es ja
im Extremfall nach jedem Lernschritt andere Ergebnisse.
Ja, das passiert sogar mit Sicherheit. Andere Ergebnisse müssen aber ja nicht
schlechtere Ergebnisse sein. Selbst das geschieht aber. Technische Neuronal-Netze
sind ähnlich beeinflussbar, wie biologische.

Ich glaube, du meinst was anderes als ich. Natürlich dürfte der Ausgabevektor nach
jedem Lernschritt anders sein, aber ich meinte schon die Auswertung dieses Vektors,
also in diesem Fall den tatsächlichen Gegenstand, der als Lösung präsentiert wird.
Sobald ein Eingabevektor einmal den korrekten Gegenstand als Ergebnis ausspuckt,
soll das MLP immer dabei bleiben (eine eindeutige Abbildung vorausgesetzt). Durch
die ständige Erweiterung um neue Gegenstände und Fragen bei dieser Anwendung
dürfte das aber nicht klappen.

Bei MLPs gibt es da IMHO gleich mehrere Probleme: Da sie einen globalen
Ansatz verfolgen,
Müssen Sie?
Wenn ich mich richtig erinnere, ja. Kann sein, dass man das durch sehr starke
Einschränkung der Verschaltung im MLP beeinflussen, aber nicht völlig abstellen
kann.
Wenn Du das so meinst, habe ich den Term "globaler Ansatz" missverstanden.

Mit "global" meinte ich, dass jedes eingestellte Gewicht Einfluss auf die gesamte
Abbildung hat, was zb. bei den unten genannten RBFs nicht so ist.

Hat man nicht im Prinzip eine Art lineare Abbildung aus einer globalen
Wissensmatrix und dem Antwortvektor des Benutzers? Das entsprechende Objekt
müsste dann die größte Komponente des Ergebnisvektors sein.
Hm, also doch ein Algorithmus? Vereinfacht: [...]

Hab ich nicht kapiert. Können wir das vielleicht auf abstrakterer Ebene diskutieren? ;)

Ich erkläre noch mal anders, wie ich mir den Algorithmus vorstellen könnte: man
rechnet mit Vektoren, deren Komponenten die jeweiligen Fragen repräsentieren. Hat
man am Ende einen Eingabevektor mit den Antworten des Benutzers, vergleicht man
diesen mit einem ähnlichen Vektor, den das System als "richtige" Antwort gespeichert
hat. Der ähnlichste gewinnt. Als Maß dafür könnte man den Kosinus der Winkel bzw.
das Skalarprodukt wählen. Daher meine obige Idee mit der linearen Abbildung durch
eine Wissensmatrix.

Was hälst du davon? :)

bye, Frank!