Unüberwachtes Lernen Flashcards
Was ist ein Autoencoder und wofür wird er eingesetzt?
Ein Autoencoder komprimiert und dekomprimiert Daten, ohne die enthaltenen Informationen zu verändern. Verändert werden kann aber die Form des Inhalts. z.B. Sprache eines Satzes vom deutschen ins englische Übersetzten
Wie funktioniert der Encoder?
Die Informationen werden nach der Eingangsschicht in der Dimension über die versteckten Schichten reduziert, also auch komprimiert -> Verlustbehaftet
Wie funktioniert der Decoder?
Versucht die Informationen aus der Eingangsschicht wieder hierzuleiten. Nutzt dafür den Mean Squared Error (MSE)
Was sind selbstorganisierende Karten?
Eine Abbildung des Eingangsraumes auf eine Neuronenkarte. Dabei haben benachbarte Neuronen einen ähnlichen Wert. Sie werden häufig zur Dimensionsreduktion eingesetzt
Was ist der biologische Hintergrund von selbstorganisierenden Karten?
Abbildungseigenschaften auf dem Kortex
* Eindrücke über reale Welt, welche über Sinnesorgane
in das Gehirn geleitet werden sind multidimensional:
* Farbsehen
* Tiefensehen
* Korrespondierende Kortexfläche
ist meistens jedoch zweidimensional
Was sind Kohonenketten?
Selbstorganisierende Struktur. Neuronen sind mit Gewichtsvektor mit Eingang verbunden. Ändert sich das Gewicht eines Neurons, so ändert sich auch das Gewicht des direkten Nachbarn. Bei einer Kette hat ein Neuron 2 Nachbarn.
Was sind Kohonen-Netze?
Gleich Kohonen-Kette, nur hat hier jedes neuron mehrere Nachbarn und bildet somit ein Netz.
Was sind Voronoi Gebiete?
Gebiete, bei Kohonen-Netzen mit ähnlicher Zugehörigkeit.
Wie Lernen Kohonen-Netze?
Input-Vektor wird zufällig ausgewählt. Neuron mit größter Aktivierung wird berechnet und die Gewichte aller in Nachbarschaft befindlichen Neuronen werden an dieses Neuron angepasst.
Welche Probleme entstehen beim Lernen von Kohonennetzen?
Es kann zu Degeneration kommen, also eine Verknotung im Raum. oder zu einer Dimensionreduktion da benachbarte Neuronen im Datenraum nicht zwingend auf der Karte benachbart sind
was ist neural Gas?
Eine Weiterentwicklung von Kohonenkarten. Anwendung in Dimensionsreduktion, Funktionsapproximation, Gesichtserkennung, Assistenzsysteme im KFZ, usw.
