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Möchte man bei einer spezifischen Anwendung die überlegene
repräsentationelle
Kapazität reellwertiger (statt binärer) Knoten
ausschöpfen, und ist man mit dekorrelierten (statt tatsächlich
statistisch unabhängigen) Knoten zufrieden, dann kann man
den
-Term
aus (6.6) entfernen, indem man
setzt.
Es bleibt die Minimierung von
 |
(6.7) |
Man beachte, daß bei reellwertigen Aktivationen
das Reversibilitätskriterium
dank der unbeschränkten Informationskapazität des Intervalls
zwischen 0 und 1
theoretisch stets mit einem einzigen Repräsentationsknoten
erfüllt werden kann.
Das Unabhängigkeitskriterium ermutigt in diesem Fall alle
übrigen Repräsentationsknoten dazu,
konstante (stets mit Wahrscheinlichkeit 1
vorhersagbare) Werte in Antwort auf alle Eingabemuster auszugeben.
In verrauschten Umgebungen mag es sich jedoch als vorteilhaft
erweisen, die Eingabe in mehr als einem Repräsentationsknoten
darzustellen, wie bereits von Linsker im Kontext seines
Infomax-Prinzips bemerkt wurde [49].
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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