Bezug zu `Competitive Learning'

Es gibt eine Analogie zwischen der zielgerichteten neuronalen Eimerkette und dem statischen `Wettbewerbslernen' (competitive learning) der unüberwachten Art. Statisches Wettbewerbslernen [23] [11] [46] kann ebenfalls als eine lokale Umverteilung von Gewichtssubstanz interpretiert werden. Beim Wettbewerbslernen sind es jedoch schwache Beiträge leistende eingehende Verbindungen eines `gewinnenden' Knotens, die etwas von ihrem Gewicht an starke Beiträge leistende eingehende Verbindungen abtreten müssen. Im Gegensatz dazu verursacht die neuronale Eimerkette einen Gewichtssubstanztransport von den ausgehenden Verbindungen zu den eingehenden. Dies ist die Schlüsseleigenschaft des Algorithmus, die den Erfolg vergangener Aktionen zum Erfolg zukünftiger Aktionen in Beziehung setzt.

Related links in English: Recurrent neural networks - Subgoal learning - Reinforcement learning and POMDPs - Reinforcement learning economies - Selective attention
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