Übersichtstabelle: Netztypen

Tabelle 2: Tabellarische Darstellung der Kernkonzepte, Eigenschaften sowie Vor- und Nachteile der Netztypen: Pattern Associator, Rekurrente Netze, Kompetitive Netze und Kohonennetze.
Pattern Associator Rekurrente Netze Kompetitive Netze Kohonennetze
Kernkonzept Assoziationen zwischen verschiedenen Reizpaaren bilden Rückkopplungen zu derselben oder einer vorherigen Schicht 1. Erregung 2. Wettbewerb 3. Gewichts-modifikation Wie Kompetitive Netze, nur mit mehrdimensionaler Output-Schicht
Lernregel Hebb-Regel; Delta-Regel Backpropagation Competitive Learning Konzeptuell: Competitive Learning
Rückkopplungen? Nein Ja Nein Nein
Hidden-Units? Nein Können vorhanden sein Können vorhanden sein In der Regel nicht
Art der Lernregel? Supervised learning Supervised learning Unsupervised learning Unsupervised learning
Vorteile Einfachheit Entdeckung zeitlich codierter Informationen Biologische Plausibilität Biologische Plausibilität
Nachteile Keine Hidden-Units --> biologisch eher unplausibel "Überlaufen" der Aktivität "Erstarken" einzelner Output-Units verhindert "sinnvolle" Kategorisierung Wahl zahlreicher Parameter entscheidend für adäquate Clusterung