Re: Künstliche Inteligenz, Neuronale Netze

Hi,

ich kenne nur schlechte Paper ueber neuronale Netze, und KI definiert jeder so, wie er es braucht.

Falls Du praktisch verwertbare Ergebnisse erzielen willst, dann such mal nach Kohonen-Netzwerken bzw. topologischen Karten. Backprop in Reinform kann man wohl vergessen. Auch hilfreich waeren etwas Kenntnisse ueber nichtlineare Programmierung (nonlinear Programming), in Mode ist die Methode des langsamen Abkuehlens (simulated annealing). Da gehoert dann auch etwas Stochastik (Markov chains) und Numerik (wegen der Computerzahlen und deren Fehlern) hinein. Genetische Algorithmen sind wohl ausgereizt, d.h. funktionieren teilweise, aber nix neues.

Naja, und dann braucht es noch etwas Kenntnis des zu behandelnden Problems. Entgegen dem Marketing der KI wird ein neuronales Netz dann besonders effektiv, wenn das Problem schon fast geloest ist (d.h. wenn in dem zugehoerigen Optimierungsproblem nur noch wenige Parameter frei sind).

Man kann das ganze natuerlich auch ganz blauaeugig angehen und mit einem Baukasten experimentieren. Nur wenn es dann nicht funktioniert, dann kommt doch wieder die Theorie.

Viele Artikel zu diesem Thema finden sich bei
http://citeseer.nj.nec.com/cs ,
suche z.B. nach "neuronal and pattern and recognition".

Ciao Lutz

PS: Wenn Du wissen willst, warum das ganze Zeugs trotzdem nix taugt, dann mach Dich zum Thema Komplexitaetstheorie schlau. Insbesondere was die Loesung von hochdimensionalen Gelichungssystemen per Newtonverfahren und aehnlichem betrifft.