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Die vielleicht einfachste Schnittstelle zwischen
and
erhält man durch Bereitstellung
eines Ausgabeknotens
für jede Gewichtsvariable
, wobei
 |
(3.4) |
bezeichnet hier die Aktivation des Ausgabeknotens
zur Zeit
. Siehe Abbildung 3.1.
Abbildung:
Gewichtsänderungen eines Netzwerkes mit dynamischen
Verbindungen (rechts, mit einem versteckten Knoten) werden
direkt durch die Ausgaben des `langsamen' Netzes (links)
gesteuert.
 |
Ein Nachteil dieser Architektur besteht darin,
daß die Zahl der Ausgabeknoten
in
proportional zur Anzahl der schnellen Gewichte in
wächst.
Eine Alternative bietet
Juergen Schmidhuber
2003-02-20
Related links in English: Recurrent networks - Fast weights - Subgoal learning - Reinforcement learning and POMDPs - Unsupervised learning and ICA - Metalearning and learning to learn
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