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Archiv für die Kategorie ‘Neuronale Netze im Einsatz’
must read: http://www.heise.de/tp/r4/artikel/31/31909/1.html Ein konnektionistisches einfaches neurales Netz steuert einen adaptiv einen sechsbeinigen Laufrobotor. Eine einfache neuronale Architektur löst Problemstellungen, an denen aufwändige Differentialgleichungen scheitern. Robotor-Steuerung, wie sie sein soll.
Vor einiger Zeit haben wir eine Kurzstudie als Anwendung einer selbstorganisierenden Karte (self-organzing-feature-map SOM) veröffentlicht. An dieser Stelle eine Wiederholung der Ergebnisse für diesen Blog-Bereich:
Die Themen ‘Religion’ und ‘Politik’ werden in den Naturwissenschaften nur selten behandelt. Die Motivation zur Studie ist die Frage: “Welche Gemeinsamkeiten besitzen unterschiedliche Weltanschauungen oder Religionen?”. Dem Neuronalen Netz werden die Antworten auf 27 in Form eines normierten Feature-Vektors präsentiert. Fragen sind z.B. ‘gibt es ein Heiliges Buch?’, ‘existiert der Glaube an eine unsterbliche Seele?’, ‘wie viele Mitglieder hat die Weltanschauung?’, ‘ist Ahnenkult ein Merkmal?’. Falls die Frage mit ‘ja’ beantwortet wird steht im Vektor eine ‘1′, ‘nein’ steht für ‘0′ und ‘es spielt keine Rolle’ führt zu einer 0.5. Der komplette Feature-Vektor steht hier: http://www.zen-project.de/project/klassiker.html Nach einigen Tausend Trainingsschritten ordnet das Netz im Index-Raum die Weltanschauungen in der dargestellten Form dar. Polytheistische Weltanschauungen finden sich z.B. im Cluster in der unteren rechten Ecke der Karte, während die großen monotheistischen Religionen gemeinsam im linken Bereich organisiert sind. Das Ergebnis führt zu interessanten philosophischen Fragestellungen: Würde sich z.B. ein Humanist eher mit einem esoterischen Weltbild anfreunden können, als z.B. mit dem Glauben des Hinduismus? Besitzt das Wertesystem der Atzteken Gemeinsamkeiten mit der alt-griechischen Religion und einigen Stammesreligionen?
vom 20. Mai 2008
OTTO erwartet eine Einsparung von 20 Millionen EUR pro Jahr durch den Einsatz neuronaler Netze in der Lagerhaltung. Dabei handelt es sich um eine Mischung aus statistischen und neuronalen Algorithmen der Firma Phi-t. Neuronale Netze etablieren sich vermehrt in praktischen Anwendungen.
vom 11. Dezember 2007 Neuronale Netze sparen Millionen! Seit einigen Jahren verwendet die Firma Siemens Neuronale Netze und Fuzzy-Logik in Geldautomaten. Für den Einsatz neuronaler Algorithmen existiert die hauseigene Software Simulations- und |
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