Neuronale Netze
Eine Einführung
  • Grundlagen
  • Lernregeln
  • Netztypen
  • Eigenschaften
  • Anwendungen
  • Sonstiges
  • Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung
  • Weitere Eigenschaften
  • Probleme
  • Zusammenfassung
    EigenschaftenLayout elementParallelverarbeitung und verteilte Speicherung
    Seite 36/63
    EigenschaftenEigenschaften
      Weitere EigenschaftenWeitere Eigenschaften

    Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung

    Neuronale Netze: Parallel und verteilt

    • Parallelverarbeitung: Parallelverarbeitung bedeutet, dass ein neuronales Netz die notwendigen Berechnungen (z. B. des Inputs oder des Netzinputs) nicht nacheinander durchführt, sondern gleichzeitig. Allerdings muss man beachten, dass diese Parallelverarbeitung bei der Simulation neuronaler Netze am PC zur Zeit nur theoretischer Natur ist, da die meisten heutigen Computer nur eine Berechnung nach der anderen durchführen können (=seriell arbeiten). Von der zunehmenden Parallelisierung auf dem PC-Markt dürften daher in Zukunft u. a. Programme profitieren, die auf neuronale Netze zurückgreifen.
    • Verteilte Speicherung: Auch die verteilte Speicherung bei neuronalen Netzen ähnelt viel mehr der Arbeitsweise menschlicher Gehirne. Während beispielsweise auf einer CD, DVD oder einer Festplatte bestimmte Informationen an einer bestimmten Stelle gespeichert sind (=lokale Speicherung), ist die Speicherung von Informationen in neuronalen Netzen verteilt. Dies heißt, dass eine Information (z. B. das Alter einer Person) über das gesamte Netz oder zumindest über einen Teil davon gelagert wird. Genauer formuliert: Das Wissen ist in vielen verschiedenen Gewichten zusammen abgespeichert.
    EigenschaftenEigenschaften
      Weitere EigenschaftenWeitere Eigenschaften

    Anregungen, Fragen und Fehler an: Mailadresse: 'mail at neuronalesnetz.de'

    • Impressum
    • Druckversion
    • Sachverzeichnis
    • Links