Optimierung des neuronalen Lernalgorithmus von Teuvo Kohonen bezüglich seiner Konvergenz zu nachbarschaftserhaltenden Abbildungen

• Antragstellerin: Dr.-Ing. Karin Haese
• Fachliche Zuordnung: Theoretische Informatik
• Förderung: Förderung von 1999 bis 2000
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5174488

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, den selbstorganisierenden Lernalgorithmus von Teuvo Kohonen kontrolliert zu nachbarschaftserhaltenden Abbildungen zu führen. Der Schwerpunkt des Forschungsprogramms liegt in der Untersuchung geeigneter Qualitätsmaße von Nachbarschaftserhaltung, ihrer Implementierung in den Lern- und Steueralgorithmus und der Analyse dieser Ergebnisse sowohl im Hinblick auf die Eigenschaften des Lernalgorithmus, die noch nicht nachgewiesen werden konnten, als auch im Hinblick auf den Einsatz des neuronalen Netzes zur Datenvisualisierung und Klassifizierung. Aufgrund der Vorarbeiten besteht die berechtigte Hoffnung, daß die Steuerung dieses Lernalgorithmus zu nachbarschaftserhaltenden Abbildungen dieses neuronale Verfahren zu einem sicheren und leicht anwendbaren Datenanalyseverfahren macht. Darüber hinaus verspricht der Vergleich dieses künstlichen neuronalen Lernvorgangs mit neurobiologischen Vorgängen, weiteren Aufschluß über Möglichkeiten zur Modellierung neurobiologischer Vorgänge zu geben.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen