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DY: Dynamik und Statistische Physik

DY 19: Poster II

DY 19.8: Poster

Thursday, March 20, 1997, 09:30–12:30, Z

Verbesserung der Abbildunsgeigenschaften des Kohonen-Netzes im Hinblick auf eine parallele Hardware-Implementation — •T. von der Mehden, D. Ruwisch, M. Bode, and H.-G. Purwins — Institut f"ur Angewandte Physik, Universit"at M"unster, Corrensstr. 2-4, D-48149 M"unster

Selbstorganisierende neuronale Netze (z.B. Kohonen-Modell) sind als hochparallele synergetische Hardwarel"osungen mit geringer Konnektivit"at implementierbar [1]. Bei der Realisierung paralleler Hardware ist zudem eine hohe Effizienz des implementierten Algorithmus w"unschenswert. Der vorgestellte modifizierte Kohonenalgorithmus “spart” Neuronen durch Vermeidung sog. “dead units” und erh"oht auf einfache Weise die Flexibilit"at der Implementation. Hierzu wird der Algorithmus um einen Term erweitert, der von der Distanz im Musterraum abh"angt. Der so modifizierte Kohonenalgorithmus erzielt eine "ahnlich gute Diskretisierung des Musterraumes wie der neural gas Algorithmus [2], ohne jedoch seine topologischen Eigenschaften zu verlieren.

[1] D. Ruwisch, M. Bode, H.-J. Schulze, F.-J. Niedernostheide, Lecture Notes in Physics, 476, 194 (1996). Nonlinear physics of complex systems. J. Parisi, S. C. M"uller, W. Zimmermann. Springer-Verlag, Berlin.

[2] T.M. Martinez, S.G. Berkovich, K.J. Schulten, IEEE Transactions on Neural Networks 4, 558 (1993).