Nächste Seite: LOKALE BEDINGTE VARIANZMAXIMIERUNG
Aufwärts: PERFORMANZMASSE FÜR DIE DREI
Vorherige Seite: ENTFERNUNG DES GLOBALEN INVERTIBILITÄTSTERMS
  Inhalt
Die im Unterabschnitt 6.3.4 vorgestellte
Linearkombination der für die drei Kriterien
zuständigen Zielfunktionen scheint mit einem Nachteil
behaftet:
Ein faktorieller Code verursacht bei
nicht-maximales
und somit auch
nicht-maximales
(abgesehen von seltenen Fällen, wie z.B. bei
gleich
wahrscheinlichen unterschiedlichen Eingabemustern).
Dies bedeutet, daß
die relativen Gewichtungsparameter
bei einem gegebenen Problem unter Umständen
sorgfältig `getunt' werden müssen.
Die elegante Methode des nächsten Abschnitts vermeidet
diese Notwendigkeit sorgfältiger Parameterwahl, indem
sie den Term für Varianzmaximierung durch einen
prediktorbasierten Term für bedingte
Varianzmaximierung ersetzt.
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
Deutsche Heimseite