Concept map: Eigenschaften

: Abbildung 22: Concept map zu dem Kapitel Eigenschaften. Erläuterung: siehe Text.

Dieser visuelle Strukturüberblick fasst die zentralen Konzepte des Kapitels "Eigenschaften" als Concept map zusammen.

Die 5 rot markierten Kreise stellen Teilbereiche in der Grafik dar, die im folgenden erläutert werden:

Die beiden zentralen Eigenschaften neuronaler Netze sind: Parallelverarbeitung und verteilte Speicherung. Man beachte, dass diese auch als typische menschliche Eigenschaften aufgefasst werden können.
Zu den "menschlichen Eigenschaften" (im Text als biologische Plausibilität bezeichnet) zählen die Toleranz gegenüber internen Schäden und externen Fehlern, der Output der zentralen Tendenz bzw. des Prototypen der Kategorie, der Inhaltsabruf (content addressable) sowie die Generalisierung bzw. Kategorienbildung. Bei bestimmten Netzen ist die biologische Plausibilität jedoch nicht gewährleistet (z. B. bei Netzen, die das Backpropagation-Verfahren als Lernregel verwenden). Daher wurde in rot eine Verbindung zur fragwürdigen biologischen Plausibilität neuronaler Netze eingezeichnet.
Neben den "menschlichen Eigenschaften" lassen sich auch noch weitere Eigenschaften neuronaler Netze aufführen. U. a. ist hier die hohe Lernfähigkeit und die große Anzahl an Freiheitsgraden zu nennen. Auch hier stellt die rote Verbindung zu den Problemen dar, dass die große Freiheitsgradanzahl auch zu Schwierigkeiten (Stichwort: Falsifizierbarkeit) führen kann.
Bei den Problemen neuronaler Netze kann man neben den bereits angesprochenen vielen Freiheitsgraden und der fragwürdigen biologischen Plausibilität auch den großen Rechenaufwand nennen.
Nicht unmittelbar zu den Eigenschaften zählend finden sich die beiden Anwendungsgebiete neuronaler Netze in dieser Begriffsstrukturdarstellung.
- Der Aspekt, die Funktionsweise menschlicher Gehirne besser zu verstehen, lässt sich unmittelbar mit "menschliche Eigenschaften" verknüpfen. Es ergeben sich jedoch auch Probleme aufgrund der großen Anzahl an Freiheitsgraden und der fragwürdigen biologischen Plausibilität.
- Im Gegensatz dazu zeichnen sich neuronale Netze zur Lösung konkreter Anwendungsprobleme durch ihre hohe Lernfähigkeit und der großen Anzahl an Freiheitsgraden aus, besitzen aber den Nachteil des großen Rechenaufwandes.